& 👆 💪 ⚙️ 🙆 🏷 ⚖️ 💽 💂‍♂ 📄 (👉 💼, Pydantic 🏷 `User`).

✋️ 👆 🚫 🚫 ⚙️ 🎯 💽 🏷, 🎓 ⚖️ 🆎.

👆 💚 ✔️ `id` & `email` & 🚫 ✔️ 🙆 `username` 👆 🏷 ❓ 💭. 👆 💪 ⚙️ 👉 🎏 🧰.

👆 💚 ✔️ `str`❓ ⚖️ `dict`❓ ⚖️ 💽 🎓 🏷 👐 🔗 ❓ ⚫️ 🌐 👷 🎏 🌌.

👆 🤙 🚫 ✔️ 👩‍💻 👈 🕹 👆 🈸 ✋️ 🤖, 🤖, ⚖️ 🎏 ⚙️, 👈 ✔️ 🔐 🤝 ❓ 🔄, ⚫️ 🌐 👷 🎏.

⚙️ 🙆 😇 🏷, 🙆 😇 🎓, 🙆 😇 💽 👈 👆 💪 👆 🈸. **FastAPI** ✔️ 👆 📔 ⏮️ 🔗 💉 ⚙️.

## 📟 📐

* 将输出数据转换为其声明的类型。
* 校验数据。
* 在 OpenAPI 的*路径操作*中为响应添加一个 JSON Schema。
* 并在自动生成文档系统中使用。

但最重要的是：

* 会将输出数据限制在该模型定义内。下面我们会看到这一点有多重要。

/// note | "技术细节"

响应模型在参数中被声明，而不是作为函数返回类型的注解，这是因为路径函数可能不会真正返回该响应模型，而是返回一个 `dict`、数据库对象或其他模型，然后再使用 `response_model` 来执行字段约束和序列化。

///

## 返回与输入相同的数据

现在我们声明一个 `UserIn` 模型，它将包含一个明文密码属性。

```Python hl_lines="9  11"
{!../../docs_src/response_model/tutorial002.py!}
```

def resolve_files(*, items: List[Any], files: Files, config: MkDocsConfig) -> None:
    for item in items:
        if isinstance(item, str):
            resolve_file(item=item, files=files, config=config)
        elif isinstance(item, dict):
            assert len(item) == 1
            values = list(item.values())
            if not values:
                continue
            if isinstance(values[0], str):

Ale domyślnie wszystko **"po prostu działa"**.

### Walidacja

* Walidacja większości (lub wszystkich?) **typów danych** Pythona, w tym:
    * Obiektów JSON (`dict`).
    * Tablic JSON (`list`) ze zdefiniowanym typem elementów.
    * Pól tekstowych (`str`) z określeniem minimalnej i maksymalnej długości.
    * Liczb (`int`, `float`) z wartościami minimalnymi, maksymalnymi, itp.

 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND,
 * either express or implied. See the License for the specific language
 * governing permissions and limitations under the License.
 */
package org.codelibs.fess.dict;

import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.Date;
import java.util.Iterator;

それぞれの辞書は以下をもつことができます:

* `name` (**必須**): *path operations* および `APIRouter` の `tags` パラメーターで使用するのと同じタグ名である `str`。
* `description`: タグの簡単な説明文である `str`。 Markdownで記述でき、ドキュメントUIに表示されます。
* `externalDocs`: 外部ドキュメントを説明するための `dict`:
    * `description`: 外部ドキュメントの簡単な説明文である `str`。
    * `url` (**必須**): 外部ドキュメントのURLである `str`。

### タグのためのメタデータの作成

`users` と `items` のタグを使った例でメタデータの追加を試してみましょう。

タグのためのメタデータを作成し、それを `openapi_tags` パラメータに渡します。

{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

/// tip

👆 💪 🔐 💲 `"lenet"` ⏮️ `ModelName.lenet.value`.

///

#### 📨 *🔢 👨‍🎓*

👆 💪 📨 *🔢 👨‍🎓* ⚪️➡️ 👆 *➡ 🛠️*, 🐦 🎻 💪 (✅ `dict`).

👫 🔜 🗜 👫 🔗 💲 (🎻 👉 💼) ⏭ 🛬 👫 👩‍💻:

```Python hl_lines="18  21  23"
{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

👆 👩‍💻 👆 🔜 🤚 🎻 📨 💖:

```JSON
{

* Einen optionalen Query-Parameter `skip`, der ein `int` ist und standardmäßig `0` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein `dict` zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info

FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

Por padrão, tudo **"simplesmente funciona"**.

### Validação

* Validação para a maioria dos (ou todos?) **tipos de dados** do Python, incluindo:
    * objetos JSON (`dict`).
    * arrays JSON (`list`), definindo tipos dos itens.
    * campos String (`str`), definindo tamanho mínimo e máximo.
    * Numbers (`int`, `float`) com valores mínimos e máximos, etc.

/// info

In Pydantic version 1 the configuration was done in an internal class `Config`, in Pydantic version 2 it's done in an attribute `model_config`. This attribute takes a `dict`, and to get autocompletion and inline errors you can import and use `SettingsConfigDict` to define that `dict`.

///

Here we define the config `env_file` inside of your Pydantic `Settings` class, and set the value to the filename with the dotenv file we want to use.