org.apache.maven.model.root.DefaultRootLocator...

Sofie Van Landeghem <******@****.***> 1773575079 +0100

     *
     * @param modelId The identifier of the desired raw model, must not be {@code null}.
     * @return The raw model or {@code null} if the specified model id does not refer to a known model.
     */
    Model getRawModel(String modelId);

    /**
     * Gets the profiles from the specified model that were active during model building. The model identifier should be

     *
     * This method will be called on each raw model being loaded,
     * just before validation.
     *
     * @param model the input model
     * @return the transformed model, or the input model if no transformation is needed
     * @throws ModelTransformerException
     */
    @Nonnull
    default Model transformRawModel(@Nonnull Model model) throws ModelTransformerException {
        return model;
    }

    /**

            int columnNumber,
            String modelId,
            Exception exception) {
        this.message = message;
        this.severity = (severity != null) ? severity : Severity.ERROR;
        this.source = (source != null) ? source : "";
        this.lineNumber = lineNumber;
        this.columnNumber = columnNumber;
        this.modelId = (modelId != null) ? modelId : "";
        this.exception = exception;

    response = client.post("/tuple-of-models/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text

    data = [{"x": 1, "y": 2}]
    response = client.post("/tuple-of-models/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text


def test_tuple_form_valid():
    response = client.post("/tuple-form/", data={"values": ("1", "2")})

* Récupérez les données stockées.
* Placez ces données dans un modèle Pydantic.
* Générez un `dict` sans valeurs par défaut à partir du modèle d’entrée (en utilisant `exclude_unset`).
    * De cette façon, vous mettez à jour uniquement les valeurs effectivement définies par l’utilisateur, au lieu d’écraser des valeurs déjà stockées par des valeurs par défaut de votre modèle.

It's **not supported** by Pydantic to have a model of Pydantic v2 with its own fields defined as Pydantic v1 models or vice versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end
        subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
            V2Field["Pydantic v2 Model"]
        end
    end

Quando você cria uma *operação de rota* no **FastAPI**, normalmente você pode retornar qualquer dado: um `dict`, uma `list`, um modelo do Pydantic, um modelo do banco de dados, etc.

Se você declarar um [Modelo de resposta](../tutorial/response-model.md), o FastAPI irá usá-lo para serializar os dados para JSON, usando o Pydantic.

E você pode usar qualquer modelo ou dado para os requisitos de segurança (neste caso, um modelo Pydantic `User`).

Mas você não está restrito a usar um modelo de dados, classe ou tipo específico.

Você quer ter apenas um `id` e `email`, sem incluir nenhum `username` no modelo? Claro. Você pode usar essas mesmas ferramentas.