* Validate **các cấu trúc phức tạp**:
    * Sử dụng các models Pydantic phân tầng, `List` và `Dict` của Python `typing`,...
    * Và các validators cho phép các cấu trúc dữ liệu phức tạp trở nên rõ ràng và dễ dàng để định nghĩa, kiểm tra và tài liệu hóa thành JSON Schema.

* 和你 **<abbr title="集成开发环境，和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
    * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。
    * 你可以拥有深度**嵌套的 JSON** 对象并对它们进行验证和注释。
* **可扩展**:
    * Pydantic 允许定义自定义数据类型或者你可以用验证器装饰器对被装饰的模型上的方法扩展验证。

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    * Pydanticのデータ構造は、ユーザーが定義するクラスの単なるインスタンスであるため、オートコンプリート、リンティング、mypy、およびユーザーの直感はすべて、検証済みのデータで適切に機能するはずです。
* **複雑な構造**を検証：
    * 階層的なPydanticモデルや、Pythonの「`typing`」の「`list`」と「`dict`」などの利用。
    * バリデーターにより、複雑なデータスキーマを明確かつ簡単に定義、チェックし、JSONスキーマとして文書化できます。
    * 深く**ネストされたJSON**オブジェクトを作成し、それらすべてを検証してアノテーションを付けることができます。
* **拡張可能**：

///

### Create the **FastAPI** Code

* Create an `app` directory and enter it.
* Create an empty file `__init__.py`.
* Create a `main.py` file with:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")

import inspect
from contextlib import AsyncExitStack, contextmanager
from copy import copy, deepcopy
from dataclasses import dataclass
from typing import (
    Any,
    Callable,
    Coroutine,
    Dict,
    ForwardRef,
    List,
    Mapping,
    Optional,
    Sequence,
    Tuple,
    Type,
    Union,
    cast,
)

import anyio
from fastapi import params
from fastapi._compat import (
    PYDANTIC_V2,

👤 🔜 🎦 👆 🖼 ⚙️ 🎶 ⏪ 📄 🔛. 👶

///

### ✍ **FastAPI** 📟

* ✍ `app` 📁 & ⛔ ⚫️.
* ✍ 🛁 📁 `__init__.py`.
* ✍ `main.py` 📁 ⏮️:

```Python
from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")