fields_to_extract = get_cached_model_fields(first_field.field_info.annotation)
        single_not_embedded_field = True
        # If headers are in a Pydantic model, the way to disable convert_underscores
        # would be with Header(convert_underscores=False) at the Pydantic model level
        default_convert_underscores = getattr(
            first_field.field_info, "convert_underscores", True
        )

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end
        subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
            V2Field["Pydantic v2 Model"]
        end
    end

    style V2 fill:#f9fff3
    style V1 fill:#fff6f0
    style V1Field fill:#fff6f0
    style V2Field fill:#f9fff3

 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */

package common

import model.Stage
import model.StageName
import model.TestCoverage

fun buildScanTagParam(tag: String) = """-Dscan.tag.$tag"""

fun buildScanCustomValueParam(
    key: String,
    value: String,
) = """-Dscan.value.$key=$value"""

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

Si tienes un modelo de Pydantic en tu prueba y quieres enviar sus datos a la aplicación durante las pruebas, puedes usar el `jsonable_encoder` descrito en [Codificador Compatible con JSON](encoder.md).

///

## Ejecútalo { #run-it }

Bu response `dict`'lerinin her birinde, `response_model`'e benzer şekilde bir Pydantic model içeren `model` anahtarı olabilir.

**FastAPI** bu modeli alır, JSON Schema'sını üretir ve OpenAPI'de doğru yere ekler.

Örneğin, `404` status code'u ve `Message` Pydantic model'i ile başka bir response tanımlamak için şunu yazabilirsiniz:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}

Verificamos que obtenemos un `username`, y extraemos los scopes.

Y luego validamos esos datos con el modelo de Pydantic (capturando la excepción `ValidationError`), y si obtenemos un error leyendo el token JWT o validando los datos con Pydantic, lanzamos la `HTTPException` que creamos antes.

Para eso, actualizamos el modelo de Pydantic `TokenData` con una nueva propiedad `scopes`.

		t.Errorf("Should got error with invalid SQL")
	}

	if DB.Model(&User{}).Where("sdsd.zaaa = ?", "sd;;;aa").Pluck("aaa", &columns).Error == nil {
		t.Errorf("Should got error with invalid SQL")
	}

	if DB.Where("sdsd.zaaa = ?", "sd;;;aa").Find(&User{}).Error == nil {
		t.Errorf("Should got error with invalid SQL")
	}

	var count1, count2 int64
	DB.Model(&User{}).Count(&count1)
	if count1 <= 0 {

 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.building;

import java.io.File;
import java.net.URI;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;

import org.apache.maven.building.FileSource;

/**
 * Wraps an ordinary {@link File} as a model source.
 *
 * @deprecated use {@code org.apache.maven.api.services.ModelBuilder} instead
 */

 */
package gradlebuild.docs.dsl.docbook;

import gradlebuild.docs.dsl.source.TypeNameResolver;
import gradlebuild.docs.dsl.source.model.ClassMetaData;
import gradlebuild.docs.dsl.source.model.MethodMetaData;
import gradlebuild.docs.dsl.source.model.TypeMetaData;
import gradlebuild.docs.model.ClassMetaDataRepository;
import org.w3c.dom.Document;
import org.w3c.dom.Element;
import org.w3c.dom.Node;

import java.util.ArrayList;

import org.apache.maven.api.Packaging;
import org.apache.maven.api.Type;
import org.apache.maven.api.model.Dependency;
import org.apache.maven.api.model.InputLocation;
import org.apache.maven.api.model.Plugin;
import org.apache.maven.api.model.PluginContainer;
import org.apache.maven.api.model.PluginExecution;
import org.apache.maven.api.services.Lookup;
import org.apache.maven.api.services.PackagingRegistry;