from typing import Optional, Union

from dirty_equals import IsDict
from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: Optional[str] = None


class OtherItem(BaseModel):
    price: int


@app.post("/items/")
def save_union_body(item: Union[OtherItem, Item]):
    return {"item": item}

# 💪 - 🏑

🎏 🌌 👆 💪 📣 🌖 🔬 & 🗃 *➡ 🛠️ 🔢* 🔢 ⏮️ `Query`, `Path` & `Body`, 👆 💪 📣 🔬 & 🗃 🔘 Pydantic 🏷 ⚙️ Pydantic `Field`.

## 🗄 `Field`

🥇, 👆 ✔️ 🗄 ⚫️:

//// tab | 🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

////

//// tab | 🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="2"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001_py310.py!}
```

////

                                "schema": IsDict({"$ref": "#/components/schemas/Item"})
                                | IsDict(
                                    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                                    {
                                        "allOf": [
                                            {"$ref": "#/components/schemas/Item"}
                                        ],

A classe `Hero` é muito semelhante a um modelo Pydantic (na verdade, por baixo dos panos, ela *é um modelo Pydantic*).

Existem algumas diferenças:

* `table=True` informa ao SQLModel que este é um *modelo de tabela*, ele deve representar uma **tabela** no banco de dados SQL, não é apenas um *modelo de dados* (como seria qualquer outra classe Pydantic comum).

# 请求体 - 字段

与在*路径操作函数*中使用 `Query`、`Path` 、`Body` 声明校验与元数据的方式一样，可以使用 Pydantic 的 `Field` 在 Pydantic 模型内部声明校验和元数据。

## 导入 `Field`

首先，从 Pydantic 中导入 `Field`：

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py39.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

- ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com) for the Python backend API.
    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) for the Python SQL database interactions (ORM).
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), used by FastAPI, for the data validation and settings management.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) as the SQL database.
- 🚀 [React](https://react.dev) for the frontend.

from dirty_equals import IsDict
from fastapi import APIRouter, FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel, HttpUrl
from starlette.responses import JSONResponse


class CustomModel(BaseModel):
    a: int


app = FastAPI()

callback_router = APIRouter(default_response_class=JSONResponse)


@callback_router.get(
    "{$callback_url}/callback/", responses={400: {"model": CustomModel}}
)

Additional optional Pydantic dependencies:

* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" target="_blank"><code>pydantic-settings</code></a> - for settings management.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/extra_types/extra_types/" target="_blank"><code>pydantic-extra-types</code></a> - for extra types to be used with Pydantic.

Additional optional FastAPI dependencies:

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic

- ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com) para el backend API en Python.
    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) para las interacciones con la base de datos SQL en Python (ORM).
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), utilizado por FastAPI, para la validación de datos y la gestión de configuraciones.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como la base de datos SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) para el frontend.