},
  {
    "name": "kotlin-dsl-tooling-model-impls",
    "path": "platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-model-impls",
    "unitTests": false,
    "functionalTests": false,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "kotlin-dsl-tooling-models",
    "path": "platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-models",
    "unitTests": false,
    "functionalTests": false,

# Modèle Full Stack FastAPI { #full-stack-fastapi-template }

Les modèles, bien qu'ils soient généralement livrés avec une configuration spécifique, sont conçus pour être flexibles et personnalisables. Cela vous permet de les modifier et de les adapter aux exigences de votre projet, ce qui en fait un excellent point de départ. 🏁

        raise PydanticV1NotSupportedError(
            "pydantic.v1 models are no longer supported by FastAPI."
            f" Please update the response model {type_!r}."
        )
    field_info = field_info or FieldInfo(annotation=type_, default=default, alias=alias)
    try:
        return v2.ModelField(mode=mode, name=name, field_info=field_info)
    except PydanticSchemaGenerationError:

              <velocityBasedir>${project.basedir}/../../src/mdo</velocityBasedir>
              <version>2.0.0</version>
              <models>
                <model>src/main/mdo/plugin.mdo</model>
              </models>
              <templates>
                <template>model.vm</template>
              </templates>
              <params>
                <param>packageModelV4=org.apache.maven.api.plugin.descriptor</param>

## Nested Models { #nested-models }

Each attribute of a Pydantic model has a type.

But that type can itself be another Pydantic model.

So, you can declare deeply nested JSON "objects" with specific attribute names, types and validations.

All that, arbitrarily nested.

### Define a submodel { #define-a-submodel }

For example, we can define an `Image` model:

///

## Pydantic Models for Forms { #pydantic-models-for-forms }

You just need to declare a **Pydantic model** with the fields you want to receive as **form fields**, and then declare the parameter as `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** will **extract** the data for **each field** from the **form data** in the request and give you the Pydantic model you defined.

# 본문 - 중첩 모델 { #body-nested-models }

**FastAPI**를 사용하면 (Pydantic 덕분에) 임의로 깊게 중첩된 모델을 정의, 검증, 문서화하고 사용할 수 있습니다.

## 리스트 필드 { #list-fields }

어트리뷰트를 서브타입으로 정의할 수 있습니다. 예를 들어 파이썬 `list`는:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

이는 `tags`를 리스트로 만들지만, 리스트 요소의 타입을 선언하지는 않습니다.

## 타입 매개변수가 있는 리스트 필드 { #list-fields-with-type-parameter }

하지만 파이썬에는 내부 타입, 즉 "타입 매개변수"를 사용해 리스트를 선언하는 특정한 방법이 있습니다:

# 쿠키 매개변수 모델 { #cookie-parameter-models }

관련있는 **쿠키**들의 그룹이 있는 경우, **Pydantic 모델**을 생성하여 선언할 수 있습니다. 🍪

이를 통해 **여러 위치**에서 **모델을 재사용** 할 수 있고 모든 매개변수에 대한 유효성 검사 및 메타데이터를 한 번에 선언할 수도 있습니다. 😎

/// note | 참고

이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0` 이후부터 지원됩니다. 🤓

///

/// tip | 팁

동일한 기술이 `Query`, `Cookie`, 그리고 `Header`에 적용됩니다. 😎

///

## Pydantic 모델을 사용한 쿠키 { #cookies-with-a-pydantic-model }

# 헤더 매개변수 모델 { #header-parameter-models }

관련 있는 **헤더 매개변수** 그룹이 있는 경우, **Pydantic 모델**을 생성하여 선언할 수 있습니다.

이를 통해 **여러 위치**에서 **모델을 재사용할** 수 있고 모든 매개변수에 대한 유효성 검사 및 메타데이터를 한 번에 선언할 수도 있습니다. 😎

/// note | 참고

이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0` 이후부터 지원됩니다. 🤓

///

## Pydantic 모델을 사용한 헤더 매개변수 { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

**Pydantic 모델**에 필요한 **헤더 매개변수**를 선언한 다음, 해당 매개변수를 `Header`로 선언합니다:

FastAPI에서 **Pydantic 모델**을 이용하여 **폼 필드**를 선언할 수 있습니다.

/// info | 정보

폼을 사용하려면, 먼저 [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart)를 설치하세요.

[가상 환경](../virtual-environments.md)을 생성하고 활성화한 다음, 예를 들어 아래와 같이 설치하세요:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

/// note | 참고

이 기능은 FastAPI 버전 `0.113.0` 이후부터 지원됩니다. 🤓

///

## 폼을 위한 Pydantic 모델 { #pydantic-models-for-forms }