* under the License.
 */
package org.apache.maven.model.building;

import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

import org.apache.maven.model.Model;
import org.apache.maven.model.Profile;
import org.apache.maven.model.resolution.ModelResolver;
import org.apache.maven.model.resolution.WorkspaceModelResolver;

/**

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[8] *}

You can return a `dict`, `list`, singular values as `str`, `int`, etc.

You can also return Pydantic models (you'll see more about that later).

There are many other objects and models that will be automatically converted to JSON (including ORMs, etc). Try using your favorite ones, it's highly probable that they are already supported.

Bir `username` aldığımızı doğruluyoruz ve scope'ları çıkarıyoruz.

Ardından bu veriyi Pydantic model'i ile doğruluyoruz (`ValidationError` exception'ını yakalayarak). JWT token'ı okurken veya Pydantic ile veriyi doğrularken bir hata olursa, daha önce oluşturduğumuz `HTTPException`'ı fırlatıyoruz.

Bunun için Pydantic model'i `TokenData`'yı, `scopes` adlı yeni bir özellik ekleyerek güncelliyoruz.

            <option value="$PROJECT_DIR$/platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-models" />
            <option value="$PROJECT_DIR$/platforms/core-configuration/model-core" />
            <option value="$PROJECT_DIR$/platforms/core-configuration/model-groovy" />
            <option value="$PROJECT_DIR$/platforms/core-configuration/model-reflect" />

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}

O campo `data` é sempre codificado como JSON. Você pode passar qualquer valor que possa ser serializado como JSON, incluindo modelos do Pydantic.

## Dados brutos { #raw-data }

Se você precisar enviar dados sem codificação JSON, use `raw_data` em vez de `data`.

/// info

Note that the `TestClient` receives data that can be converted to JSON, not Pydantic models.

If you have a Pydantic model in your test and you want to send its data to the application during testing, you can use the `jsonable_encoder` described in [JSON Compatible Encoder](encoder.md).

///

## Run it { #run-it }

├── request/
│   ├── suggest/               # Suggestion queries
│   └── popularwords/          # Popular word queries
├── settings/                   # Configuration management
├── entity/                     # Domain models (SuggestItem, etc.)
├── normalizer/                 # Text normalizers
├── converter/                  # Reading converters (katakana, romaji)
├── concurrent/                 # Async patterns (Deferred/Promise)

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

/// info | Інформація

Для повнішого пояснення `**user_dict` перегляньте [документацію для **Додаткових моделей**](../extra-models.md#about-user-in-dict).

///

## Поверніть токен { #return-the-token }

Відповідь точки входу `token` має бути об'єктом JSON.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Astuce

Si vous vous demandez, « AlexNet », « ResNet » et « LeNet » sont juste des noms de <dfn title="Techniquement, architectures de modèles de Deep Learning">modèles</dfn> de Machine Learning.

///

### Déclarer un paramètre de chemin { #declare-a-path-parameter }

///

/// check | 확인

이 의존성 시스템이 설계된 방식은 모두 `User` 모델을 반환하는 서로 다른 의존성(서로 다른 "dependables")을 가질 수 있도록 합니다.

해당 타입의 데이터를 반환할 수 있는 의존성이 하나만 있어야 하는 것으로 제한되지 않습니다.

///

## 다른 모델 { #other-models }

이제 *경로 처리 함수*에서 현재 사용자를 직접 가져올 수 있으며, `Depends`를 사용해 **의존성 주입** 수준에서 보안 메커니즘을 처리할 수 있습니다.

그리고 보안 요구 사항을 위해 어떤 모델이나 데이터든 사용할 수 있습니다(이 경우 Pydantic 모델 `User`).

하지만 특정 데이터 모델, 클래스 또는 타입만 사용해야 하는 것은 아닙니다.