from typing import Annotated

from annotated_doc import Doc
from fastapi.openapi.models import OpenIdConnect as OpenIdConnectModel
from fastapi.security.base import SecurityBase
from starlette.exceptions import HTTPException
from starlette.requests import Request
from starlette.status import HTTP_401_UNAUTHORIZED


class OpenIdConnect(SecurityBase):
    """
    OpenID Connect authentication class. An instance of it would be used as a

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

/// info

For a more complete explanation of `**user_dict` check back in [the documentation for **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict).

///

## Return the token { #return-the-token }

The response of the `token` endpoint must be a JSON object.

@SuppressWarnings("module")
module okhttp3.urlconnection {
  requires okhttp3;

@SuppressWarnings("module")
module okhttp3.logging {
  requires okhttp3;
  exports okhttp3.logging;

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

import org.apache.maven.model.Parent;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.model.PluginExecution;
import org.apache.maven.model.PluginManagement;
import org.apache.maven.model.Profile;
import org.apache.maven.model.ReportPlugin;
import org.apache.maven.model.Reporting;
import org.apache.maven.model.Repository;
import org.apache.maven.model.Resource;
import org.apache.maven.model.building.ModelBuildingRequest;

# Header-Parameter-Modelle { #header-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe verwandter **Header-Parameter** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

# Header Parameter Models { #header-parameter-models }

If you have a group of related **header parameters**, you can create a **Pydantic model** to declare them.

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

# ボディ - ネストされたモデル { #body-nested-models }

**FastAPI** を使用すると、深くネストされた任意のモデルを定義、検証、文書化、使用することができます（Pydanticのおかげです）。

## リストのフィールド { #list-fields }

属性をサブタイプとして定義することができます。例えば、Pythonの`list`:

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

これにより、各項目の型は宣言されていませんが、`tags`はリストになります。

## タイプパラメータを持つリストのフィールド { #list-fields-with-type-parameter }

しかし、Pythonには内部の型、または「タイプパラメータ」を使ってリストを宣言するための特定の方法があります:

# クエリパラメータモデル { #query-parameter-models }

もし関連する**複数のクエリパラメータ**から成るグループがあるなら、それらを宣言するために、**Pydanticモデル**を作成できます。

こうすることで、**複数の場所**で**そのモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのパラメータに対して一度に宣言できます。😎

/// note | 備考

この機能は、FastAPIのバージョン `0.115.0` からサポートされています。🤓

///

## Pydanticモデルを使ったクエリパラメータ { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

必要な**クエリパラメータ**を**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、そのパラメータを `Query` として宣言しましょう: