ntastingsverdien er lenger enn ",lengthTooShortStart:"Inntastingsverdien er kortere enn ",max:"maks",min:"min",notConfirmed:"Inntastingsverdier kunne ikke bekreftes",requiredField:"Dette er et obligatorisk felt",requiredFields:"Du har ikke besvart alle obligatoriske felt",wrongFileDim:"Ukorrekte bildedimensjoner,",wrongFileSize:"Bildet du prøver å laste opp er for stort (max %s)",wrongFileType:"Kun filer av type %s er tillatt"}})}(a,window)});...

from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine, select


class HeroBase(SQLModel):
    name: str = Field(index=True)
    age: int | None = Field(default=None, index=True)


class Hero(HeroBase, table=True):
    id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)
    secret_name: str


class HeroPublic(HeroBase):
    id: int


class HeroCreate(HeroBase):
    secret_name: str

#
# If foreign key does not exist in your database,
# you can set up here as virtual foreign key for DBFlute.
#
# And it's one-to-one relation if you add one fixed condition to referrer table, 
# you can set virtual foreign key with fixedCondition and fixedSuffix.
# And you can use it to view objects too.
#
# If local column name is same as foreign column name,

Es wird also kein großer `str` zurückgegeben, der die Daten im JSON-Format (als String) enthält. Es wird eine Python-Standarddatenstruktur (z. B. ein `dict`) zurückgegeben, mit Werten und Unterwerten, die alle mit JSON kompatibel sind.

/// note | Hinweis

`jsonable_encoder` wird tatsächlich von **FastAPI** intern verwendet, um Daten zu konvertieren. Aber es ist in vielen anderen Szenarien hilfreich.

### Crear Múltiples Modelos { #create-multiple-models }

En **SQLModel**, cualquier clase de modelo que tenga `table=True` es un **modelo de tabla**.

Y cualquier clase de modelo que no tenga `table=True` es un **modelo de datos**, estos son en realidad solo modelos de Pydantic (con un par de características extra pequeñas). 🤓

from sqlmodel import Field, Session, SQLModel, create_engine, select


class HeroBase(SQLModel):
    name: str = Field(index=True)
    age: int | None = Field(default=None, index=True)


class Hero(HeroBase, table=True):
    id: int | None = Field(default=None, primary_key=True)
    secret_name: str


class HeroPublic(HeroBase):
    id: int


class HeroCreate(HeroBase):
    secret_name: str

Es wurden zuvor viele Tools entwickelt, die als Inspiration für seine Entwicklung dienten.

Ich habe die Schaffung eines neuen Frameworks viele Jahre lang vermieden. Zuerst habe ich versucht, alle von **FastAPI** abgedeckten Funktionen mithilfe vieler verschiedener Frameworks, Plugins und Tools zu lösen.

bsbhv     : base behaviors
bsentity  : base entities
cbean     : condition-beans (both base and extended)
exbhv     : extended behaviors
exentity  : extended entities
- - - - - - - - - -/

For example, if a table called "MEMBER" exists,
you can use these classes like this:
/- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
memberBhv.selectEntity(cb -> {
    cb.query().setMemberId_Equal(3);
}).alwaysPresent(member -> {

		message:    err.Error(),
		statusCode: 400,
		cause:      err,
	}
}

func errBadTableName(err error) *s3Error {
	return &s3Error{
		code:       "BadTableName",
		message:    fmt.Sprintf("The table name is not supported: %v", err),
		statusCode: 400,
		cause:      err,
	}
}

func errDataSource(err error) *s3Error {
	return &s3Error{
		code:       "DataSourcePathUnsupported",

    throw new UnsupportedOperationException();
  }

  @Override
  protected Map<String, Integer> makeEmptyMap() {
    throw new UnsupportedOperationException();
  }

  @Override
  Table<String, Character, Integer> makeTable() {
    return ArrayTable.create(asList("one", "two", "three", "four"), asList('a', 'b', 'c'));
  }