if PYDANTIC_V2:
    from pydantic import PydanticSchemaGenerationError as PydanticSchemaGenerationError
    from pydantic import TypeAdapter
    from pydantic import ValidationError as ValidationError
    from pydantic._internal._schema_generation_shared import (  # type: ignore[attr-defined]
        GetJsonSchemaHandler as GetJsonSchemaHandler,
    )
    from pydantic._internal._typing_extra import eval_type_lenient

## Pydantic `Settings`

Por sorte, o Pydantic possui uma funcionalidade para lidar com essas configurações vindas de variáveis de ambiente utilizando <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings management</a>.

### Instalando `pydantic-settings`

Primeiro, instale o pacote `pydantic-settings`:

<div class="termy">

Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

Você pode declarar um `example` para um modelo Pydantic usando `Config` e `schema_extra`, conforme descrito em <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Documentação do Pydantic: Schema customization</a>:

```Python hl_lines="15-23"

```

/// tip | "팁"

JSON은 오직 `str`형 키만 지원한다는 것을 염두에 두세요.

하지만 Pydantic은 자동 데이터 변환이 있습니다.

즉, API 클라이언트가 문자열을 키로 보내더라도 해당 문자열이 순수한 정수를 포함하는한 Pydantic은 이를 변환하고 검증합니다.

그러므로 `weights`로 받은 `dict`는 실제로 `int` 키와 `float` 값을 가집니다.

///

## 요약

**FastAPI**를 사용하면 Pydantic 모델이 제공하는 최대 유연성을 확보하면서 코드를 간단하고 짧게, 그리고 우아하게 유지할 수 있습니다.

물론 아래의 이점도 있습니다:

* 편집기 지원 (자동완성이 어디서나!)

///

## Cookies com Modelos Pydantic

Declare o parâmetro de **cookie** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e depois declare o parâmetro como um `Cookie`:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="9-12  16"
{!> ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="9-12  16"

👆 💪 ⚙️ `jsonable_encoder` 👈.

⚫️ 📨 🎚, 💖 Pydantic 🏷, & 📨 🎻 🔗 ⏬:

//// tab | 🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="5  22"
{!> ../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
```

////

//// tab | 🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="4  21"
{!> ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py!}
```

////

👉 🖼, ⚫️ 🔜 🗜 Pydantic 🏷 `dict`, & `datetime` `str`.

                    "title": "Item",
                    "required": IsOneOf(
                        ["name", "price", "tags", "description", "tax"],
                        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                        ["name", "price"],
                    ),
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "name": {"title": "Name", "type": "string"},

`Query`や`Path`、`Body`を使って *path operation関数* のパラメータに追加のバリデーションやメタデータを宣言するのと同じように、Pydanticの`Field`を使ってPydanticモデルの内部でバリデーションやメタデータを宣言することができます。

## `Field`のインポート

まず、以下のようにインポートします:

```Python hl_lines="4"
{!../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

/// warning | "注意"

`Field`は他の全てのもの（`Query`、`Path`、`Body`など）とは違い、`fastapi`からではなく、`pydantic`から直接インポートされていることに注意してください。

///

## モデルの属性の宣言

                    "input": "foo",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "value is not a valid integer",
                    "type": "type_error.integer",

                    "input": "foo",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "value is not a valid integer",
                    "type": "type_error.integer",