## Más detalles { #more-details }

І знову ж таки, ви отримуєте всю підтримку редактора:

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

## Pydantic моделі

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> це бібліотека Python для валідації даних.

Ви оголошуєте «форму» даних як класи з атрибутами.

І кожен атрибут має тип.

### 测试

* 100% <abbr title="自动测试的代码量">测试覆盖</abbr>。
* 代码库100% <abbr title="Python类型注解，有了这个你的编辑器和外部工具可以给你更好的支持">类型注释</abbr>。
* 用于生产应用。

## Starlette 特性

**FastAPI** 和 <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Starlette</strong></a> 完全兼容(并基于)。所以，你有的其他的 Starlette 代码也能正常工作。`FastAPI` 实际上是 `Starlette`的一个子类。所以，如果你已经知道或者使用 Starlette，大部分的功能会以相同的方式工作。

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[6] *}


然后，你将再次获得所有的编辑器支持：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image06.png">

## Pydantic 模型

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> 是一个用来执行数据校验的 Python 库。

你可以将数据的"结构"声明为具有属性的类。

每个属性都拥有类型。

接着你用一些值来创建这个类的实例，这些值会被校验，并被转换为适当的类型（在需要的情况下），返回一个包含所有数据的对象。

然后，你将获得这个对象的所有编辑器支持。

aead.dev/mem v0.2.0 h1:ufgkESS9+lHV/GUjxgc2ObF43FLZGSemh+W+y27QFMI=
aead.dev/mem v0.2.0/go.mod h1:4qj+sh8fjDhlvne9gm/ZaMRIX9EkmDrKOLwmyDtoMWM=
aead.dev/minisign v0.2.0/go.mod h1:zdq6LdSd9TbuSxchxwhpA9zEb9YXcVGoE8JakuiGaIQ=
aead.dev/minisign v0.3.0 h1:8Xafzy5PEVZqYDNP60yJHARlW1eOQtsKNp/Ph2c0vRA=
aead.dev/minisign v0.3.0/go.mod h1:NLvG3Uoq3skkRMDuc3YHpWUTMTrSExqm+Ij73W13F6Y=
aead.dev/mtls v0.2.1 h1:47NHWciMvrmEhlkpnis8/RGEa9HR9gcbDPfcArG+Yqs=

            </offlineLink>
          </offlineLinks>
          <links>
            <link>https://docs.oracle.com/en/java/javase/25/docs/api/</link>
            <link>https://jspecify.dev/docs/api/</link>
          </links>
          <overview>../overview.html</overview>
        </configuration>
      </plugin>
      <plugin>
        <artifactId>maven-resources-plugin</artifactId>

## Offizieller Leitfaden { #official-guide }

Pydantic hat einen offiziellen <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/migration/" class="external-link" target="_blank">Migrationsleitfaden</a> von v1 zu v2.

Er enthält auch, was sich geändert hat, wie Validierungen nun korrekter und strikter sind, mögliche Stolpersteine, usw.

Go into the language directory, for the main docs in English it's at `docs/en/`:

```console
$ cd docs/en/
```

Then run `mkdocs` in that directory:

```console
$ mkdocs serve --dev-addr 127.0.0.1:8008
```

///

#### Typer CLI (optional)

The instructions here show you how to use the script at `./scripts/docs.py` with the `python` program directly.

Notice that this means "`one_person` is an **instance** of the class `Person`".

It doesn't mean "`one_person` is the **class** called `Person`".

## Pydantic models { #pydantic-models }

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> is a Python library to perform data validation.

You declare the "shape" of the data as classes with attributes.

And each attribute has a type.

quarkus/extensions/container-image/deployment/pom.xml
	quarkus/core/deployment/pom.xml
	quarkus/extensions/mutiny/deployment/pom.xml
	quarkus/extensions/vertx-http/dev-console-spi/pom.xml
	quarkus/extensions/container-image/spi/pom.xml
	quarkus/extensions/vertx-http/dev-ui-spi/pom.xml
	quarkus/extensions/container-image/util/pom.xml
	quarkus/extensions/container-image/runtime/pom.xml
quarkus/integration-tests/mongodb-panache-kotlin/pom.xml