}
                                )
                                | IsDict(
                                    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                                    {
                                        "$ref": "#/components/schemas/Body_create_file_files__post"
                                    }
                                )

                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                },
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["header", "x-token"],
                    "msg": "field required",
                    "type": "value_error.missing",

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

🎏 🌌, 📤 📚 🔗 🧰. ✅ 📟 ⚡ 🧰 📚 🇪🇸.

## Pydantic

🌐 💽 🔬 🎭 🔽 🚘 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, 👆 🤚 🌐 💰 ⚪️➡️ ⚫️. &amp; 👆 💭 👆 👍 ✋.

👆 💪 ⚙️ 🎏 🆎 📄 ⏮️ `str`, `float`, `bool` &amp; 📚 🎏 🏗 📊 🆎.

📚 👫 🔬 ⏭ 📃 🔰.

## ✔ 🤔

## Зависимости

FastAPI стоит на плечах гигантов:

* <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> для части связанной с вебом.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> для части связанной с данными.

## Установка

<div class="termy">

```console
$ pip install fastapi

---> 100%
```

</div>

`PATCH`は`PUT`よりもあまり使われておらず、知られていません。

また、多くのチームは部分的な更新であっても`PUT`だけを使用しています。

**FastAPI** はどんな制限も課けていないので、それらを使うのは **自由** です。

しかし、このガイドでは、それらがどのように使用されることを意図しているかを多かれ少なかれ、示しています。

///

### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用

部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.dict()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。

`item.dict(exclude_unset=True)`のように。

これにより、`item`モデルの作成時に設定されたデータのみを持つ`dict`が生成され、デフォルト値は除外されます。

                    "title": "User",
                    "required": IsOneOf(
                        ["username", "email", "full_name", "disabled"],
                        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                        ["username"],
                    ),
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "username": {"title": "Username", "type": "string"},

    )

    with TestClient(mod.app) as c:
        yield c


def test_crud_app(client: TestClient):
    # TODO: this warns that SQLModel.from_orm is deprecated in Pydantic v1, refactor
    # this if using obj.model_validate becomes independent of Pydantic v2
    with warnings.catch_warnings(record=True):
        warnings.simplefilter("always")
        # No heroes before creating
        response = client.get("heroes/")

Bei Verwendung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe

                    "title": "Item",
                    "required": IsOneOf(
                        ["name", "description", "price", "tax", "tags"],
                        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                        ["name", "price"],
                    ),
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "name": {"title": "Name", "type": "string"},

你不应该固定`starlette`的版本。

不同版本的 **FastAPI** 将使用特定的较新版本的 Starlette。

因此，**FastAPI** 自己可以使用正确的 Starlette 版本。

## 关于 Pydantic

Pydantic 包含针对 **FastAPI** 的测试及其自己的测试，因此 Pydantic 的新版本（`1.0.0`以上）始终与 FastAPI 兼容。

你可以将 Pydantic 固定到适合你的`1.0.0`以上和`2.0.0`以下的任何版本。

例如：

````txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0