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## Множественные модели { #multiple-models }

Ниже изложена основная идея того, как могут выглядеть эти модели с полями для паролей, а также описаны места, где они используются:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### `.model_dump()` из Pydantic { #pydantics-model-dump }

지난 예제에 이어서, 연관된 모델을 여러 개 갖는 것은 흔한 일입니다.

특히 사용자 모델의 경우에 그러한데, 왜냐하면:

* **입력 모델**은 비밀번호를 가질 수 있어야 합니다.
* **출력 모델**은 비밀번호를 가지면 안 됩니다.
* **데이터베이스 모델**은 아마도 해시 처리된 비밀번호를 가질 필요가 있을 것입니다.

/// danger

절대 사용자의 비밀번호를 평문으로 저장하지 마세요. 항상 이후에 검증 가능한 "안전한 해시(secure hash)"로 저장하세요.

만약 이게 무엇인지 모르겠다면, [보안 장](security/simple-oauth2.md#password-hashing)에서 "password hash"가 무엇인지 배울 수 있습니다.

///

## 다중 모델 { #multiple-models }

# 額外的模型 { #extra-models }

延續前一個範例，通常會有不只一個彼此相關的模型。

對使用者模型尤其如此，因為：

* 「輸入模型」需要能包含密碼。
* 「輸出模型」不應包含密碼。
* 「資料庫模型」通常需要儲存雜湊後的密碼。

/// danger

切勿儲存使用者的明文密碼。務必只儲存可供驗證的「安全雜湊」。

若你還不清楚，稍後會在[安全性章節](security/simple-oauth2.md#password-hashing)學到什麼是「密碼雜湊」。

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## 多個模型 { #multiple-models }

以下是模型大致長相、與其密碼欄位以及它們被使用的位置：

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->

<model xmlns="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0 https://codehaus-plexus.github.io/modello/xsd/modello-2.0.0.xsd"
  xml.namespace="http://maven.apache.org/PLUGIN/${version}"

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

Usando este mismo truco, podrías usar un modelo Pydantic para definir el JSON Schema que luego se incluye en la sección personalizada del esquema OpenAPI para la *path operation*.

Y podrías hacer esto incluso si el tipo de datos en el request no es JSON.

Aynı modeller request’ler arasında paylaşılır; yani request başına bir model, kullanıcı başına bir model vb. gibi değil.

Modeli yüklemenin, diskten çok fazla **data** okunması gerektiği için **oldukça uzun sürebildiğini** düşünelim. Dolayısıyla bunu her request için yapmak istemezsiniz.

## 문서에서 보기 { #see-it-in-the-docs }

자동 생성 문서를 보면 입력 모델과 출력 모델이 각자의 JSON Schema를 가지고 있음을 확인할 수 있습니다:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

그리고 두 모델 모두 대화형 API 문서에 사용됩니다:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## 기타 반환 타입 어노테이션 { #other-return-type-annotations }

유효한 Pydantic 필드가 아닌 것을 반환하면서도, 도구(에디터, mypy 등)가 제공하는 지원을 받기 위해 함수에 어노테이션을 달아두는 경우가 있을 수 있습니다.

Denken Sie daran, dass `Query`, `Path` und andere, wenn Sie sie von `fastapi` importieren, tatsächlich Funktionen sind, die spezielle Klassen zurückgeben.

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/// tip | Tipp

Beachten Sie, wie jedes Attribut eines Modells mit einem Typ, Defaultwert und `Field` die gleiche Struktur hat wie ein Parameter einer *Pfadoperation-Funktion*, nur mit `Field` statt `Path`, `Query`, `Body`.

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# Cookie Parameter Models { #cookie-parameter-models }

If you have a group of **cookies** that are related, you can create a **Pydantic model** to declare them. 🍪

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

/// tip