Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

* Code-Vervollständigung
* Typüberprüfungen
* Refaktorisierung
* Suchen
* Inspektionen

///

## Das Modell verwenden

Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modells direkt verwenden:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="19"

{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
```

## あらゆる場所でのエディタサポート

エディタのサポートもどこでも受けることができます。

以下のようにリストの中の項目でも:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。

しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。

## 任意の`dict`のボディ

また、ある型のキーと別の型の値を持つ`dict`としてボディを宣言することもできます。

                options.put("xml:" + version, "xml:" + version);

                String modelId = "org.apache.maven:maven-model-builder:" + version + "-"
                        + this.getClass().getPackage().getImplementationVersion() + ":super-pom";
                InputSource inputSource = new InputSource(
                        modelId, getClass().getResource(resource).toExternalForm());

            <id>modello-site-doc</id>
            <goals>
              <goal>xdoc</goal>
            </goals>
            <phase>pre-site</phase>
            <configuration>
              <version>1.0.0</version>
              <models>
                <model>src/main/mdo/extension.mdo</model>
              </models>
            </configuration>
          </execution>

Sebastián Ramírez <******@****.***> 1728247014 +0200

## Import `Field`

First, you have to import it:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}


/// warning

Notice that `Field` is imported directly from `pydantic`, not from `fastapi` as are all the rest (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare model attributes

hould-try-7c0ac7eebb3e title: 5 Advanced Features of FastAPI You Should Try - author: Kaustubh Gupta author_link: https://medium.com/@kaustubhgupta1828/ link: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/deploying-ml-models-as-api-using-fastapi-and-heroku/ title: Deploying ML Models as API Using FastAPI and Heroku - link: https://jarmos.netlify.app/posts/using-github-actions-to-deploy-a-fastapi-project-to-heroku/ title: Using GitHub Actions to Deploy a FastAPI Project to Heroku author_link: http...

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

Sebastián Ramírez <******@****.***> 1728247014 +0200

Sebastián Ramírez <******@****.***> 1728247014 +0200