Ви можете задати приклади даних, які ваш застосунок може отримувати.

Ось кілька способів, як це зробити.

## Додаткові дані Схеми JSON у моделях Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Ви можете задати `examples` для моделі Pydantic, які буде додано до згенерованої Схеми JSON.

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

# 요청 예제 데이터 선언 { #declare-request-example-data }

여러분의 앱이 받을 수 있는 데이터 예제를 선언할 수 있습니다.

여기 이를 위한 몇 가지 방식이 있습니다.

## Pydantic 모델 속 추가 JSON 스키마 데이터 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

생성된 JSON 스키마에 추가될 Pydantic 모델을 위한 `examples`을 선언할 수 있습니다.

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

추가 정보는 있는 그대로 해당 모델의 **JSON 스키마** 결과에 추가되고, API 문서에서 사용합니다.

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

/// info | 信息

`user_dict` 的说明，详见[**更多模型**一章](../extra-models.md#about-user-in-dict)。

///

## 返回 Token { #return-the-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`**。

- The nftables mode of kube-proxy is now GA. (The iptables mode remains the
  default; you can select the nftables mode by passing `--proxy-mode nftables`
  or using a config file with `mode: nftables`. See the kube-proxy documentation

- github.com/google/cel-go: [v0.23.2 → v0.26.0](https://github.com/google/cel-go/compare/v0.23.2...v0.26.0)
- github.com/google/gnostic-models: [v0.6.9 → v0.7.0](https://github.com/google/gnostic-models/compare/v0.6.9...v0.7.0)
- github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/v2: [v2.24.0 → v2.26.3](https://github.com/grpc-ecosystem/grpc-gateway/compare/v2.24.0...v2.26.3)

Örneğin şunları kullanabilirsiniz:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### `typing` modülü { #typing-module }

<img src="/img/python-types/image06.png">

Зверніть увагу, що це означає: «`one_person` — це **екземпляр** класу `Person`».

Це не означає: «`one_person` — це **клас** з назвою `Person`».

## Pydantic моделі { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) — це бібліотека Python для валідації даних.

Ви оголошуєте «форму» даних як класи з атрибутами.

І кожен атрибут має тип.

from collections.abc import Callable, Sequence
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
from typing import Annotated, Any, Literal

from fastapi.exceptions import FastAPIDeprecationWarning
from fastapi.openapi.models import Example
from pydantic import AliasChoices, AliasPath
from pydantic.fields import FieldInfo
from typing_extensions import deprecated

from ._compat import (
    Undefined,
)
from .datastructures import _Unset

Puedes usar, por ejemplo:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### Módulo `typing` { #typing-module }

Para algunos casos adicionales, podrías necesitar importar algunas cosas del módulo `typing` de la standard library, por ejemplo cuando quieres declarar que algo tiene "cualquier tipo", puedes usar `Any` de `typing`:

```python
from typing import Any

Você pode usar, por exemplo:

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### Módulo `typing` { #typing-module }

Para alguns casos adicionais, você pode precisar importar alguns itens do módulo padrão `typing`, por exemplo, quando quiser declarar que algo pode ter "qualquer tipo", você pode usar `Any` de `typing`:

```python
from typing import Any