然後，你一樣會得到完整的編輯器支援：

<img src="/img/python-types/image06.png">

請注意，這表示「`one_person` 是類別 `Person` 的『實例（instance）』」。

並不是「`one_person` 就是名為 `Person` 的『類別（class）』」。

## Pydantic 模型 { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 是一個用來做資料驗證的 Python 程式庫。

你以帶有屬性的類別來宣告資料的「形狀」。

而每個屬性都有其型別。

接著你用一些值建立這個類別的實例，它會驗證這些值、在需要時把它們轉換成適當的型別，然後回給你一個包含所有資料的物件。

你也會對這個產生的物件得到完整的編輯器支援。

# 宣告請求範例資料 { #declare-request-example-data }

你可以宣告你的應用程式可接收資料的 examples。

以下有數種方式可達成。

## Pydantic 模型中的額外 JSON Schema 資料 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

你可以為 Pydantic 模型宣告 `examples`，它們會加入到產生出的 JSON Schema 中。

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

這些額外資訊會原封不動加入該模型輸出的 JSON Schema，並且會用在 API 文件裡。

# 声明请求示例数据 { #declare-request-example-data }

你可以为你的应用将接收的数据声明示例。

这里有几种实现方式。

## Pydantic 模型中的额外 JSON Schema 数据 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

你可以为一个 Pydantic 模型声明 `examples`，它们会被添加到生成的 JSON Schema 中。

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

这些额外信息会原样添加到该模型输出的 JSON Schema 中，并会在 API 文档中使用。

你可以使用属性 `model_config`，它接收一个 `dict`，详见 [Pydantic 文档：配置](https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/)。

            field_info=FieldInfo(annotation=model),
            name=model.__name__,
            mode="validation",
        )
        for model in flat_validation_models
    ]
    flat_serialization_model_fields = [
        ModelField(
            field_info=FieldInfo(annotation=model),
            name=model.__name__,
            mode="serialization",
        )
        for model in flat_serialization_models
    ]

            assertNotNull(parentElement.child("version").orElse(null));
        }

        @Test
        @DisplayName("should not apply dependency inference to 4.0.0 models")
        void shouldNotApplyDependencyInferenceTo400Models() throws Exception {
            String moduleAPomXml = PomBuilder.create()
                    .namespace("http://maven.apache.org/POM/4.0.0")

接着，你会再次获得所有的编辑器支持：

<img src="/img/python-types/image06.png">

注意，这表示“`one_person` 是类 `Person` 的一个实例（instance）”。

它并不表示“`one_person` 是名为 `Person` 的类本身（class）”。

## Pydantic 模型 { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 是一个用于执行数据校验的 Python 库。

你将数据的“结构”声明为带有属性的类。

每个属性都有一个类型。

然后你用一些值创建这个类的实例，它会校验这些值，并在需要时把它们转换为合适的类型，返回一个包含所有数据的对象。

你还能对这个结果对象获得完整的编辑器支持。

package tests_test

import (
	"context"
	"testing"

	"gorm.io/gorm"
	"gorm.io/gorm/clause"
	. "gorm.io/gorm/utils/tests"
)

// BelongsToCompany and BelongsToUser models for belongs to tests - using existing User and Company models

// Test Set + Create with Association OpCreate operation using real database
func TestClauseAssociationSetCreateWithOpCreate(t *testing.T) {
	ctx := context.Background()

import org.apache.maven.api.di.Singleton;
import org.apache.maven.api.model.Build;
import org.apache.maven.api.model.Model;
import org.apache.maven.api.model.Parent;
import org.apache.maven.api.model.Plugin;
import org.apache.maven.api.model.PluginManagement;
import org.apache.maven.api.model.Repository;
import org.apache.maven.api.model.RepositoryPolicy;
import org.apache.maven.api.services.ModelBuilder;

    - tutorial/query-param-models.md
    - tutorial/body-multiple-params.md
    - tutorial/body-fields.md
    - tutorial/body-nested-models.md
    - tutorial/schema-extra-example.md
    - tutorial/extra-data-types.md
    - tutorial/cookie-params.md
    - tutorial/header-params.md
    - tutorial/cookie-param-models.md
    - tutorial/header-param-models.md
    - tutorial/response-model.md

**Güncelleme** için tüm değerleri optional olan modeller ile **oluşturma** için zorunlu değerlere sahip modelleri ayırmak için, [Extra Models](extra-models.md) bölümünde anlatılan fikirleri kullanabilirsiniz.