"msg": "Field required",
                        "input": {},
                    }
                ]
            }
        )
        | IsDict(
            # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
            {
                "detail": [
                    {
                        "type": "value_error.missing",
                        "loc": ["cookie", "session_id"],

# 📣 📨 🖼 💽

👆 💪 📣 🖼 💽 👆 📱 💪 📨.

📥 📚 🌌 ⚫️.

## Pydantic `schema_extra`

👆 💪 📣 `example` Pydantic 🏷 ⚙️ `Config` &amp; `schema_extra`, 🔬 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#customizing-json-schema" class="external-link" target="_blank">Pydantic 🩺: 🔗 🛃</a>:

//// tab | 🐍 3️⃣.6️⃣ &amp; 🔛

```Python hl_lines="15-23"
{!> ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py!}
```

////

    * 📨 & 📨 🔜 😥 `str`.
    * 🏗 🔗 🔜 ✔ 👈 ⚫️ `str` ⏮️ `binary` "📁".
* `Decimal`:
    * 🐩 🐍 `Decimal`.
    * 📨 & 📨, 🍵 🎏 `float`.
* 👆 💪 ✅ 🌐 ☑ Pydantic 📊 🆎 📥: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 📊 🆎</a>.

## 🖼

📥 🖼 *➡ 🛠️* ⏮️ 🔢 ⚙️ 🔛 🆎.

//// tab | 🐍 3️⃣.6️⃣ &amp; 🔛

```Python hl_lines="1  3  12-16"

## Modelos de Pydantic

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> es una library de Python para llevar a cabo validación de datos.

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.

from typing import List, Optional

from dirty_equals import IsDict
from fastapi import FastAPI, Form
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel, Field
from typing_extensions import Annotated

app = FastAPI()


class FormModel(BaseModel):
    username: str
    lastname: str
    age: Optional[int] = None
    tags: List[str] = ["foo", "bar"]
    alias_with: str = Field(alias="with", default="nothing")

                        "input": {"x_tag": [], "host": "testserver"},
                    }
                )
                | IsDict(
                    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                    {
                        "type": "value_error.missing",
                        "loc": ["header", "save_data"],
                        "msg": "field required",
                    }

```

/// tip | "팁"

JSON은 오직 `str`형 키만 지원한다는 것을 염두에 두세요.

하지만 Pydantic은 자동 데이터 변환이 있습니다.

즉, API 클라이언트가 문자열을 키로 보내더라도 해당 문자열이 순수한 정수를 포함하는한 Pydantic은 이를 변환하고 검증합니다.

그러므로 `weights`로 받은 `dict`는 실제로 `int` 키와 `float` 값을 가집니다.

///

## 요약

**FastAPI**를 사용하면 Pydantic 모델이 제공하는 최대 유연성을 확보하면서 코드를 간단하고 짧게, 그리고 우아하게 유지할 수 있습니다.

물론 아래의 이점도 있습니다:

* 편집기 지원 (자동완성이 어디서나!)

needs_py310 = pytest.mark.skipif(
    sys.version_info < (3, 10), reason="requires python3.10+"
)
needs_pydanticv2 = pytest.mark.skipif(not PYDANTIC_V2, reason="requires Pydantic v2")

                "BaseUser": {
                    "title": "BaseUser",
                    "required": IsOneOf(
                        ["username", "email", "full_name"],
                        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                        ["username", "email"],
                    ),
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "username": {"title": "Username", "type": "string"},

                                        ],
                                    }
                                )
                                | IsDict(
                                    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                                    {
                                        "allOf": [
                                            {"$ref": "#/components/schemas/Item"}
                                        ],