}
                                )
                                | IsDict(
                                    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                                    {
                                        "$ref": "#/components/schemas/Body_read_items_items__item_id__put"
                                    }
                                )

一般的なユースケースはこのドキュメントで示されているように`example`を追加することです。

JSON Schemaの追加情報を宣言する方法はいくつかあります。

## Pydanticの`schema_extra`

<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Pydanticのドキュメント: スキーマのカスタマイズ</a>で説明されているように、`Config`と`schema_extra`を使ってPydanticモデルの例を宣言することができます:

```Python hl_lines="15 16 17 18 19 20 21 22 23"

from typing import List, Tuple

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

app = FastAPI()


class ItemGroup(BaseModel):
    items: List[Tuple[str, str]]


class Coordinate(BaseModel):
    x: float
    y: float


@app.post("/model-with-tuple/")
def post_model_with_tuple(item_group: ItemGroup):
    return item_group

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

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

                    "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",

Тим самим способом ця база даних не прийматиме об'єкт типу Pydantic model (об'єкт з атрибутами), а лише `dict`.

Ви можете використовувати `jsonable_encoder` для цього.

Вона приймає об'єкт, такий як Pydantic model, і повертає його версію, сумісну з JSON:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="4  21"

    get_model_fields,
    is_bytes_sequence_annotation,
    is_scalar_field,
    is_uploadfile_sequence_annotation,
)
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseConfig, BaseModel, ConfigDict
from pydantic.fields import FieldInfo

from .utils import needs_pydanticv1, needs_pydanticv2


@needs_pydanticv2
def test_model_field_default_required():
    # For coverage

```Python hl_lines="9  11  16  22  24  29-30  33-35  40-41"
{!../../docs_src/extra_models/tutorial001.py!}
```

### `**user_in.dict()`について

#### Pydanticの`.dict()`

`user_in`は`UserIn`クラスのPydanticモデルです。

Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.dict()`メソッドがあります。

そこで、以下のようなPydanticオブジェクト`user_in`を作成すると:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

そして呼び出すと:

## 创建 Pydantic 模型

现在让我们查看一下文件`sql_app/schemas.py`。

/// tip

为了避免 SQLAlchemy*模型*和 Pydantic*模型*之间的混淆，我们将有`models.py`（SQLAlchemy 模型的文件）和`schemas.py`（ Pydantic 模型的文件）。

这些 Pydantic 模型或多或少地定义了一个“schema”（一个有效的数据形状）。

因此，这将帮助我们在使用两者时避免混淆。

///

### 创建初始 Pydantic*模型*/模式

创建一个`ItemBase`和`UserBase`Pydantic*模型*（或者我们说“schema”），他们拥有创建或读取数据时具有的共同属性。