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추가 정보는 있는 그대로 해당 모델의 **JSON 스키마** 결과에 추가되고, API 문서에서 사용합니다.

//// tab | Pydantic v2

Pydantic 버전 2에서 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 공식 문서: Model Config</a>에 나와 있는 것처럼 `dict`를 받는 `model_config` 어트리뷰트를 사용할 것입니다.

`"json_schema_extra"`를 생성된 JSON 스키마에서 보여주고 싶은 별도의 데이터와 `examples`를 포함하는 `dict`으로 설정할 수 있습니다.

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//// tab | Pydantic v1

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		return cycles == 1
	}
	return uint32(xxhash.Sum64String(string(h)))%cycles == cycle%cycles
}

// modAlt returns true if the hash mod cycles == cycle.
// This is out of sync with mod.
// If cycles is 0 false is always returned.
// If cycles is 1 true is always returned (as expected).
func (h dataUsageHash) modAlt(cycle uint32, cycles uint32) bool {
	if cycles <= 1 {
		return cycles == 1
	}

func TestTransactionWithHooks(t *testing.T) {
	user := GetUser("tTestTransactionWithHooks", Config{Account: true})
	DB.Create(&user)

	var err error
	err = DB.Transaction(func(tx *gorm.DB) error {
		return tx.Model(&User{}).Limit(1).Transaction(func(tx2 *gorm.DB) error {
			return tx2.Scan(&User{}).Error
		})
	})
	if err != nil {
		t.Error(err)
	}

	// method with hooks

Chỉ cần sử dụng các chuẩn của **Python**.

Ví dụ, với một tham số kiểu `int`:

```Python
item_id: int
```

hoặc với một model `Item` phức tạp hơn:

```Python
item: Item
```

...và với định nghĩa đơn giản đó, bạn có được:

* Sự hỗ trợ từ các trình soạn thảo, bao gồm:
    * Completion.
    * Kiểm tra kiểu dữ liệu.

如果你寫帶有 Python 型別的程式碼：

```python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# 宣告一個變數為 string
# 並在函式中獲得 editor support
def main(user_id: str):
    return user_id


# 宣告一個 Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```


可以像這樣來使用：

```python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {

              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.main=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.model=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.parser=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.processing=ALL-UNNAMED</arg>

              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.main=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.model=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.parser=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.processing=ALL-UNNAMED</arg>

///

/// tip | 豆知識

"AlexNet"、"ResNet"そして"LeNet"は機械学習<abbr title="Technically, Deep Learning model architectures">モデル</abbr>の名前です。

///

### *パスパラメータ*の宣言

次に、作成したenumクラスである`ModelName`を使用した型アノテーションをもつ*パスパラメータ*を作成します:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[16] *}

### ドキュメントの確認

import org.junit.jupiter.api.Tag
import org.junit.jupiter.api.Test
import org.junit.jupiter.api.Timeout
import org.junit.jupiter.api.extension.RegisterExtension
import org.junit.runner.Description
import org.junit.runners.model.Statement

@Suppress("deprecation")
@Timeout(30)
@Tag("Slow")
class MockWebServerTest {
  @RegisterExtension
  var platform = PlatformRule()
  private val server = MockWebServer()

  @BeforeEach