Na versão 1 do Pydantic a configuração era feita em uma classe interna `Config`, na versão 2 do Pydantic é feita em um atributo `model_config`. Esse atributo recebe um `dict`, e para ter autocompletar e erros inline você pode importar e usar `SettingsConfigDict` para definir esse `dict`.

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Aqui definimos a configuração `env_file` dentro da sua classe `Settings` do Pydantic e definimos o valor como o nome do arquivo dotenv que queremos usar.

すべての属性にpython標準の型を使用します:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[7:11] *}

クエリパラメータの宣言と同様に、モデル属性がデフォルト値をもつとき、必須な属性ではなくなります。それ以外は必須になります。オプショナルな属性にしたい場合は `None` を使用してください。

例えば、上記のモデルは以下の様なJSON「`オブジェクト`」(もしくはPythonの `dict` ) を宣言しています:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5
}
```

Der `scopes`-Parameter erhält ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit jedem Scope als Schlüssel und dessen Beschreibung als Wert:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

                </configuration>
              </execution>
            </executions>
          </plugin>
          <!-- calculate checksums of source release for Apache dist area -->
          <plugin>
            <groupId>net.nicoulaj.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>checksum-maven-plugin</artifactId>
            <version>1.11</version>
            <executions>

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。

 * 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.File;
import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Map;

## Esquema de seguridad OAuth2 { #oauth2-security-scheme }

El primer cambio es que ahora estamos declarando el esquema de seguridad OAuth2 con dos scopes disponibles, `me` y `items`.

El parámetro `scopes` recibe un `dict` con cada scope como clave y la descripción como valor:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

## Esquema de segurança OAuth2 { #oauth2-security-scheme }

A primeira mudança é que agora nós estamos declarando o esquema de segurança OAuth2 com dois escopos disponíveis, `me` e `items`.

O parâmetro `scopes` recebe um `dict` contendo cada escopo como chave e a descrição como valor:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

그리고 보안 요구 사항에 대한 모든 모델 또는 데이터를 사용할 수 있습니다(이 경우 Pydantic 모델 `User`).

그러나 일부 특정 데이터 모델, 클래스 또는 타입을 사용하도록 제한되지 않습니다.

모델에 `id`와 `email`이 있고 `username`이 없길 원하십니까? 맞습니다. 이들은 동일한 도구를 사용할 수 있습니다.

`str`만 갖고 싶습니까? 아니면 그냥 `dict`를 갖고 싶습니까? 아니면 데이터베이스 클래스 모델 인스턴스를 직접 갖고 싶습니까? 그들은 모두 같은 방식으로 작동합니다.

실제로 애플리케이션에 로그인하는 사용자가 없지만 액세스 토큰만 있는 로봇, 봇 또는 기타 시스템이 있습니까? 다시 말하지만 모두 동일하게 작동합니다.

        "full_name": "Alice Wonderson",
        "email": "******@****.***",
        "hashed_password": mod.get_password_hash("secretalice"),
        "disabled": True,
    }
    with patch.dict(f"{mod.__name__}.fake_users_db", {"alice": alice_user_data}):
        access_token = get_access_token(
            username="alice", password="secretalice", client=client
        )
        response = client.get(