Ось приклад стандартного Python-коду з типами:

```Python
from datetime import date
from pydantic import BaseModel

# Оголошення змінної як str
# з підтримкою автодоповнення у редакторі
def main(user_id: str):
    return user_id

# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Приклад використання цієї моделі:

```Python

非推奨なので、Swagger UIを使った対話型のドキュメントにはGETのボディ情報は表示されません。さらに、中継するプロキシが対応していない可能性があります。

///

## Pydanticの `BaseModel` をインポート

ます初めに、 `pydantic` から `BaseModel` をインポートする必要があります:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[4] *}

## データモデルの作成

そして、`BaseModel` を継承したクラスとしてデータモデルを宣言します。

すべての属性にpython標準の型を使用します:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[7:11] *}

	}

	fields := []schema.Field{
		{Name: "ID", DBName: "id", BindNames: []string{"VersionModel", "BaseModel", "ID"}, DataType: schema.Uint, PrimaryKey: true, Size: 64, HasDefaultValue: true, AutoIncrement: true},
		{Name: "CreatedBy", DBName: "created_by", BindNames: []string{"VersionModel", "BaseModel", "CreatedBy"}, DataType: schema.Uint, Size: 64},

Вы пишете стандартный Python с типами:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Объявляем параметр как `str`
# и получаем поддержку редактора кода внутри функции
def main(user_id: str):
    return user_id


# Модель Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Это можно использовать так:

```Python

from fastapi import Body, Cookie, FastAPI, Header, Path, Query
from fastapi.exceptions import FastAPIDeprecationWarning
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel, ConfigDict


def create_app():
    app = FastAPI()

    class Item(BaseModel):
        data: str

        model_config = ConfigDict(
            json_schema_extra={"example": {"data": "Data in schema_extra"}}
        )

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein str
# und bekommen Sie Editor-Unterstützung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

You write standard Python with types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

That can then be used like:

```Python

```Python
from typing import List, Dict
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Değişkeni str olarak belirt
# ve o fonksiyon için harika bir editör desteği al
def main(user_id: str):
    return user_id


# Pydantic modeli
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Sonrasında bu şekilde kullanabilirsin

```Python

from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel


def custom_generate_unique_id(route: APIRoute):
    return f"foo_{route.name}"


def custom_generate_unique_id2(route: APIRoute):
    return f"bar_{route.name}"


def custom_generate_unique_id3(route: APIRoute):
    return f"baz_{route.name}"


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float


class Message(BaseModel):

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Déclare une variable comme étant une str
# et profitez de l'aide de votre IDE dans cette fonction
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modèle Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```
Qui peuvent ensuite être utilisés comme cela: