Importe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma subclasse, muito parecido com um modelo do Pydantic.

Da mesma forma que com modelos do Pydantic, você declara atributos de classe com anotações de tipo e, possivelmente, valores padrão.

Você pode usar as mesmas funcionalidades e ferramentas de validação que usa em modelos do Pydantic, como diferentes tipos de dados e validações adicionais com `Field()`.

    * Conversion des types Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * Objets `datetime`.
    * Objets `UUID`.
    * Modèles de base de données.
    * ... et bien plus.
* Documentation API interactive automatique, avec 2 interfaces utilisateur au choix :
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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Remarquez que cela signifie « `one_person` est une **instance** de la classe `Person` ».

Cela ne signifie pas « `one_person` est la **classe** appelée `Person` ».

## Modèles Pydantic { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) est une bibliothèque Python pour effectuer de la validation de données.

Vous déclarez la « forme » de la donnée sous forme de classes avec des attributs.

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "default" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes.

No tienes que aprender una nueva sintaxis, los métodos o clases de un paquete específico, etc.

Solo **Python** estándar.

Por ejemplo, para un `int`:

```Python
item_id: int
```

o para un modelo `Item` más complejo:

```Python
item: Item
```

...y con esa única declaración obtienes:

* Soporte para editores, incluyendo:
    * Autocompletado.
    * Chequeo de tipos.

Você faz isso com os tipos padrão do Python moderno.

Você não terá que aprender uma nova sintaxe, os métodos ou classes de uma biblioteca específica etc.

Apenas **Python** padrão.

Por exemplo, para um `int`:

```Python
item_id: int
```

ou para um modelo mais complexo, `Item`:

```Python
item: Item
```

   * example is when a server has just booted, and it is mostly busy with getting itself up to
   * speed).
   *
   * To deal with such scenarios, we add an extra dimension, that of "past underutilization",
   * modeled by "storedPermits" variable. This variable is zero when there is no underutilization,
   * and it can grow up to maxStoredPermits, for sufficiently large underutilization. So, the

labels.chat_error_context_length_exceeded=Die Nachricht ist zu lang zur Verarbeitung. Bitte kürzen Sie sie und versuchen Sie es erneut.
labels.chat_error_model_not_found=Das KI-Modell wurde nicht gefunden. Bitte kontaktieren Sie den Administrator.
labels.chat_error_invalid_response=Ungültige Antwort vom KI-Dienst erhalten. Bitte versuchen Sie es erneut.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }

### Concurrence + Parallélisme : Web + Machine Learning { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }