/// note | 備考

入力モデルがまだ検証されていることに注目してください。

そのため、すべての属性を省略できる部分的な変更を受け取りたい場合は、すべての属性をオプションとしてマークしたモデルを用意する必要があります（デフォルト値または`None`を使用して）。

**更新** のためのオプション値がすべて設定されているモデルと、**作成** のための必須値が設定されているモデルを区別するには、[追加モデル](extra-models.md){.internal-link target=_blank}で説明されている考え方を利用することができます。

    private /* static */ long upperEight(byte[] bytes) {
      return Longs.fromBytes(
          bytes[15], bytes[14], bytes[13], bytes[12], bytes[11], bytes[10], bytes[9], bytes[8]);
    }
  };

  /**
   * Models a lock-free array of bits.
   *
   * <p>We use this instead of java.util.BitSet because we need access to the array of longs and we
   * need compare-and-swap.
   */
  static final class LockFreeBitArray {

        model = builder.build();
        String modelVersion = new MavenModelVersion().getModelVersion(model);
        if (!ModelBuilder.MODEL_VERSION_4_0_0.equals(modelVersion) && !preserveModelVersion) {
            warnNotDowngraded(project);
        }
        model = model.withModelVersion(modelVersion);
        return model;
    }

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

/// info | Дополнительная информация
Более полное объяснение `**user_dict` можно найти в [документации к **Дополнительным моделям**](../extra-models.md#about-user-in-dict){.internal-link target=_blank}.
///

## Возврат токена { #return-the-token }

Ответ операции пути `/token` должен быть объектом JSON.

You do that with standard modern Python types.

You don't have to learn a new syntax, the methods or classes of a specific library, etc.

Just standard **Python**.

For example, for an `int`:

```Python
item_id: int
```

or for a more complex `Item` model:

```Python
item: Item
```

...and with that single declaration you get:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[1,6:9] *}

/// tip

If you are wondering, "AlexNet", "ResNet", and "LeNet" are just names of Machine Learning <abbr title="Technically, Deep Learning model architectures">models</abbr>.

///

### Declare a *path parameter* { #declare-a-path-parameter }

Then create a *path parameter* with a type annotation using the enum class you created (`ModelName`):

```

### `RequestValidationError` vs `ValidationError`

/// warning | 警告

如果您觉得现在还用不到以下技术细节，可以先跳过下面的内容。

///

`RequestValidationError` 是 Pydantic 的 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a> 的子类。

**FastAPI** 调用的就是 `RequestValidationError` 类，因此，如果在 `response_model` 中使用 Pydantic 模型，且数据有错误时，在日志中就会看到这个错误。

Вы можете объявлять примеры данных, которые ваше приложение может получать.

Вот несколько способов, как это сделать.

## Дополнительные данные JSON Schema в моделях Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Вы можете объявить `examples` для модели Pydantic, которые будут добавлены в сгенерированную JSON Schema.

//// tab | Pydantic v2

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

////

/// tip

Pydantic 是 FastAPI 中所有数据验证和序列化的核心，当你在没有设默认值的情况下使用 `Optional` 或 `Union[Something, None]` 时，它具有特殊行为，你可以在 Pydantic 文档中阅读有关<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#required-optional-fields" class="external-link" target="_blank">必需可选字段</a>的更多信息。

///

## 查询参数列表 / 多个值

当你使用 `Query` 显式地定义查询参数时，你还可以声明它去接收一组值，或换句话来说，接收多个值。

例如，要声明一个可在 URL 中出现多次的查询参数 `q`，你可以这样写：

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

/// info | 说明

`user_dict` 的说明，详见[**更多模型**一章](../extra-models.md#user_indict){.internal-link target=_blank}。

///

## 返回 Token

`token` 端点的响应必须是 JSON 对象。

响应返回的内容应该包含 `token_type`。本例中用的是**Bearer**Token，因此， Token 类型应为**`bearer`**。