"msg": "Field required",
                    "input": None,
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["body", "password"],
                    "msg": "field required",
                    "type": "value_error.missing",

## Pydantic Modelle

<a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> ist eine Python-Bibliothek für die Validierung von Daten.

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

def test_openapi_schema():
    """
    Test that example overrides work:

    * pydantic model schema_extra is included
    * Body(example={}) overrides schema_extra in pydantic model
    * Body(examples{}) overrides Body(example={}) and schema_extra in pydantic model
    """
    app = create_app()
    client = TestClient(app)
    response = client.get("/openapi.json")

    assert response.status_code == 400, response.text
    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
    assert (
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        "path -> item_id" in response.text
        or "'loc': ('path', 'item_id')" in response.text
    )
    assert (
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        "value is not a valid integer" in response.text

# 📣 📨 🖼 💽

👆 💪 📣 🖼 💽 👆 📱 💪 📨.

📥 📚 🌌 ⚫️.

## 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!}
```

////

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

    * 📨 & 📨 🔜 😥 `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"

Точно так же эта база данных не может принять Pydantic модель (объект с атрибутами), а только `dict`.

Для этого можно использовать функцию `jsonable_encoder`.

Она принимает объект, например, модель Pydantic, и возвращает его версию, совместимую с JSON:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="4  21"

* `Decimal`:
    * Встроенный в Python `Decimal`.
    * В запросах и ответах обрабатывается так же, как и `float`.
* Вы можете проверить все допустимые типы данных pydantic здесь: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Типы данных Pydantic</a>.

## Пример

Вот пример *операции пути* с параметрами, который демонстрирует некоторые из вышеперечисленных типов.

//// tab | Python 3.8 и выше

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")