* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.

///

## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes Técnicos

 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.building;

/**
 * Caches auxiliary data used during model building like already processed raw/effective models. The data in the cache
 * is meant for exclusive consumption by the model builder and is opaque to the cache implementation. The cache key is

///

## Declarar atributos del modelo { #declare-model-attributes }

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info

Pour une explication plus complète de `**user_dict`, consultez [la documentation pour **Modèles supplémentaires**](../extra-models.md#about-user-in-dict).

///

## Renvoyer le jeton { #return-the-token }

La réponse de l'endpoint `token` doit être un objet JSON.

Using this same trick, you could use a Pydantic model to define the JSON Schema that is then included in the custom OpenAPI schema section for the *path operation*.

And you could do this even if the data type in the request is not JSON.

* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.

Notez que `Field` est importé directement depuis `pydantic`, et non depuis `fastapi` comme le sont les autres (`Query`, `Path`, `Body`, etc.).

///

## Déclarer les attributs du modèle { #declare-model-attributes }

Vous pouvez ensuite utiliser `Field` avec des attributs de modèle :

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` fonctionne de la même manière que `Query`, `Path` et `Body`, il dispose des mêmes paramètres, etc.

## ドキュメントを見る { #see-it-in-the-docs }

自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます:

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

そして、両方のモデルは対話型のAPIドキュメントに使用されます:

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

## その他の戻り値の型アノテーション { #other-return-type-annotations }

Pydanticフィールドとして有効ではないものを返し、ツール（エディタやmypyなど）が提供するサポートを得るためだけに、関数でそれをアノテーションするケースがあるかもしれません。

如此，你就能同時擁有兩種好處：具備工具支援的型別註解，以及資料過濾。

## 在文件中查看 { #see-it-in-the-docs }

在自動文件中，你可以看到輸入模型與輸出模型各自都有自己的 JSON Schema：

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

而且兩個模型都會用在互動式 API 文件中：

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

## 其他回傳型別註解 { #other-return-type-annotations }

有時你回傳的東西不是有效的 Pydantic 欄位，你仍會在函式上加上註解，只為了獲得工具（編輯器、mypy 等）提供的支援。