* Documentation automatique des modèles de données avec <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (comme OpenAPI est aussi basée sur JSON Schema).

Disons que vous avez seulement un paramètre `item` dans le body, correspondant à un modèle Pydantic `Item`.

Par défaut, **FastAPI** attendra sa déclaration directement dans le body.

Import `BaseSettings` from Pydantic and create a sub-class, very much like with a Pydantic model.

The same way as with Pydantic models, you declare class attributes with type annotations, and possibly default values.

You can use all the same validation features and tools you use for Pydantic models, like different data types and additional validations with `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

* **JWT-Token**-Authentifizierung.
* **SQLAlchemy**-Modelle (unabhängig von Flask-Erweiterungen, sodass sie direkt mit Celery-Workern verwendet werden können).
* Grundlegende Startmodelle für Benutzer (ändern und entfernen Sie nach Bedarf).
* **Alembic**-Migrationen.
* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
* **Celery**-Worker, welche Modelle und Code aus dem Rest des Backends selektiv importieren und verwenden können.

Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.

Essas informações estão disponíveis no **OpenAPI schema** do app e são mostradas na documentação da API (pelo Swagger UI).

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Gerar um Cliente TypeScript

Agora que temos o app com os modelos, podemos gerar o código do cliente para o frontend.

Pydantic tiene un comportamiento especial cuando utilizas `Optional` o `Union[Something, None]` sin un valor por defecto, puedes leer más sobre ello en la documentación de Pydantic sobre <a href="https://docs.pydantic.dev/2.3/usage/models/#required-fields" class="external-link" target="_blank">Required Optional fields</a>.

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## Anotaciones de tipos con metadata

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

## Resources

*   [TensorFlow.org](https://www.tensorflow.org)
*   [TensorFlow Tutorials](https://www.tensorflow.org/tutorials/)
*   [TensorFlow Official Models](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official)
*   [TensorFlow Examples](https://github.com/tensorflow/examples)
*   [TensorFlow Codelabs](https://codelabs.developers.google.com/?cat=TensorFlow)

Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo,...

	// apply scopes to migrator
	for len(tx.Statement.scopes) > 0 {
		tx = tx.executeScopes()
	}

	return tx.Dialector.Migrator(tx.Session(&Session{}))
}

// AutoMigrate run auto migration for given models
func (db *DB) AutoMigrate(dst ...interface{}) error {
	return db.Migrator().AutoMigrate(dst...)
}

// ViewOption view option
type ViewOption struct {