## 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.

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

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

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"},

    * O `Decimal` padrão do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.

## Exemplo

Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.

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

                    "input": "foo",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "value is not a valid integer",
                    "type": "type_error.integer",

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="4  21"

### 🛃 🗄 🎚 🆎

⚙️ 👉 🎏 🎱, 👆 💪 ⚙️ Pydantic 🏷 🔬 🎻 🔗 👈 ⤴️ 🔌 🛃 🗄 🔗 📄 *➡ 🛠️*.

& 👆 💪 👉 🚥 💽 🆎 📨 🚫 🎻.

🖼, 👉 🈸 👥 🚫 ⚙️ FastAPI 🛠️ 🛠️ ⚗ 🎻 🔗 ⚪️➡️ Pydantic 🏷 🚫 🏧 🔬 🎻. 👐, 👥 📣 📨 🎚 🆎 📁, 🚫 🎻:

```Python hl_lines="17-22  24"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py!}
```

👐, 👐 👥 🚫 ⚙️ 🔢 🛠️ 🛠️, 👥 ⚙️ Pydantic 🏷 ❎ 🏗 🎻 🔗 💽 👈 👥 💚 📨 📁.

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