Wenn Sie dann eine Instanz dieser `Settings`-Klasse erstellen (in diesem Fall als `settings`-Objekt), liest Pydantic die Umgebungsvariablen ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. Eine Variable `APP_NAME` in Großbuchstaben wird also als Attribut `app_name` gelesen.

Als Nächstes werden die Daten konvertiert und validiert. Wenn Sie also dieses `settings`-Objekt verwenden, verfügen Sie über Daten mit den von Ihnen deklarierten Typen (z. B. ist `items_per_user` ein `int`).

E esses modelos estão compartilhando muitos dos dados e duplicando nomes e tipos de atributos.

Nós poderíamos fazer melhor.

Podemos declarar um modelo `UserBase` que serve como base para nossos outros modelos. E então podemos fazer subclasses desse modelo que herdam seus atributos (declarações de tipo, validação, etc.).

Toda conversão de dados, validação, documentação, etc. ainda funcionará normalmente.

    // ===================================================================================
    //                                                                           Attribute
    //                                                                           =========
    /** available */
    protected Boolean available;

    /** boost */
    protected Float boost;

        super();
    }

    // ===================================================================================
    //                                                                           Attribute
    //                                                                           =========

    /** The scheduled job service for managing scheduler settings. */
    @Resource

        super();
    }

    // ===================================================================================
    //                                                                           Attribute
    //                                                                           =========

    /** The role service for managing role settings. */
    @Resource
    private RoleService roleService;

    /**

Here we use it to create a `GzipRequest` from the original request.

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[19:27] *}

/// note | Technical Details

A `Request` has a `request.scope` attribute, that's just a Python `dict` containing the metadata related to the request.

A `Request` also has a `request.receive`, that's a function to "receive" the body of the request.

        super();
    }

    // ===================================================================================
    //                                                                           Attribute
    //                                                                           =========
    /** Helper for crawling configuration management. */
    @Resource
    protected CrawlingConfigHelper crawlingConfigHelper;

        super();
    }

    // ===================================================================================
    //                                                                           Attribute
    //                                                                           =========
    /** Service for managing file configuration settings */
    @Resource
    private FileConfigService fileConfigService;

    // ===================================================================================
    //                                                                           Attribute
    //                                                                           =========
    protected List<AbstractAggregationBuilder<?>> aggregationAggregationBuilderList;

    // ===================================================================================
    //                                                                           Attribute
    //                                                                           =========
    @Resource
    private DuplicateHostService duplicateHostService;
    @Resource
    private DuplicateHostPager duplicateHostPager;