En revanche, tout autre paramètre déclaré normalement (par exemple, le corps avec un modèle Pydantic) sera toujours validé, converti, annoté, etc.

Mais il existe des cas spécifiques où il est utile d'obtenir l'objet `Request`.

## Utiliser l'objet `Request` directement { #use-the-request-object-directly }

TensorFlow
[**models**](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#model) (to
use a term commonly used by machine learning practitioners) are expressed as
programs that TensorFlow executes. TensorFlow programs are encoded as
computation
[**graphs**](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#graph).
Since models are practically programs that TensorFlow executes, using untrusted

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.

Sie sollten niemals Klartext-Passwörter speichern, daher verwenden wir ein (gefaktes) Passwort-Hashing-System.

Wenn die Passwörter nicht übereinstimmen, geben wir denselben Fehler zurück.

Можно использовать, например:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### Модуль `typing` { #typing-module }

Для некоторых дополнительных сценариев может понадобиться импортировать что-то из стандартного модуля `typing`. Например, когда вы хотите объявить, что что-то имеет «любой тип», можно использовать `Any` из `typing`:

			<artifactId>tika-parser-apple-module</artifactId>
			<version>${tika.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.tika</groupId>
			<artifactId>tika-parser-audiovideo-module</artifactId>
			<version>${tika.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.tika</groupId>
			<artifactId>tika-parser-cad-module</artifactId>
			<version>${tika.version}</version>

        }
    }

    private
    fun ComponentMetadataHandler.declareCapabilityPreference(module: String) {
        withModule<CapabilityRule>(module) {
            params(name)
            params("${providedBy.size}")
        }
    }

    /**
     * For all modules providing a capability, always use the preferred module, even if there's no conflict.

        <configuration>
          <velocityBasedir>${project.basedir}/../../src/mdo</velocityBasedir>
          <version>1.2.0</version>
          <models>
            <model>src/main/mdo/metadata.mdo</model>
          </models>
          <templates>
            <template>model.vm</template>
          </templates>
          <params>
            <param>packageModelV4=org.apache.maven.api.metadata</param>
          </params>

import org.gradle.api.initialization.Settings

/**
 * Defines a top-level architecture module.
 */
fun Settings.module(moduleName: String, moduleConfiguration: ArchitectureModuleBuilder.() -> Unit) {
    val module = ArchitectureModuleBuilder(moduleName, this)
    extensions.findByType(ProjectStructure::class.java)!!.architectureElements.add(module)
    module.moduleConfiguration()
}

/**
 * Defines a platform.
 */

Quando você cria uma *operação de rota* no **FastAPI**, normalmente você pode retornar qualquer dado: um `dict`, uma `list`, um modelo do Pydantic, um modelo do banco de dados, etc.

Se você declarar um [Modelo de resposta](../tutorial/response-model.md), o FastAPI irá usá-lo para serializar os dados para JSON, usando o Pydantic.

Es wird von Pydantic **nicht unterstützt**, dass ein Pydantic‑v2‑Modell Felder hat, die als Pydantic‑v1‑Modelle definiert sind, und umgekehrt.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Nicht unterstützt"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic-v2-Modell"]
            V1Field["Pydantic-v1-Modell"]
        end
        subgraph V1["Pydantic-v1-Modell"]
            V2Field["Pydantic-v2-Modell"]
        end
    end