# 입력과 출력에 대해 OpenAPI 스키마를 분리할지 여부 { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }

**Pydantic v2**가 릴리스된 이후, 생성되는 OpenAPI는 이전보다 조금 더 정확하고 **올바르게** 만들어집니다. 😎

실제로 어떤 경우에는, 같은 Pydantic 모델에 대해 OpenAPI 안에 **두 개의 JSON Schema**가 생기기도 합니다. **기본값(default value)**이 있는지 여부에 따라, 입력용과 출력용으로 나뉩니다.

이것이 어떻게 동작하는지, 그리고 필요하다면 어떻게 변경할 수 있는지 살펴보겠습니다.

## 입력과 출력을 위한 Pydantic 모델 { #pydantic-models-for-input-and-output }

예를 들어, 다음처럼 기본값이 있는 Pydantic 모델이 있다고 해보겠습니다:

### [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) { #pydantic }

Pydantic 是基於 Python 型別提示，定義資料驗證、序列化與文件（使用 JSON Schema）的函式庫。

這讓它非常直覺。

它可與 Marshmallow 相提並論。儘管在效能測試中它比 Marshmallow 更快。而且因為它基於相同的 Python 型別提示，編輯器支援也很出色。

/// check | **FastAPI** 用於

處理所有資料驗證、資料序列化與自動模型文件（基於 JSON Schema）。

**FastAPI** 接著會把這些 JSON Schema 資料放入 OpenAPI 中，此外還有其他許多功能。

///

### [Starlette](https://www.starlette.dev/) { #starlette }

                        "responses": {
                            "200": {
                                "description": "Successful Response",
                                "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                            }
                        },
                        "summary": "Read Current User",
                        "operationId": "read_current_user_users_me_get",

                        "responses": {
                            "200": {
                                "description": "Successful Response",
                                "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                            }
                        },
                        "security": [
                            {"OAuth2AuthorizationCodeBearer": ["read", "write"]}
                        ],

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}

Es wird getestet, ob der String eine gültige URL ist, und als solche wird er in JSON Schema / OpenAPI dokumentiert.

## Attribute mit Listen von Kindmodellen { #attributes-with-lists-of-submodels }

Sie können Pydantic-Modelle auch als Typen innerhalb von `list`, `set`, usw. verwenden:

    * Como lo declaraste en la función como de tipo `Item`, también tendrás todo el soporte del editor (autocompletado, etc.) para todos los atributos y sus tipos.
* Generar definiciones de [JSON Schema](https://json-schema.org) para tu modelo, que también puedes usar en cualquier otro lugar si tiene sentido para tu proyecto.

)
def test_schema(path: str, expected_name: str, expected_title: str):
    assert app.openapi()["paths"][path]["get"]["parameters"] == snapshot(
        [
            {
                "required": True,
                "schema": {"title": Is(expected_title), "type": "string"},
                "name": Is(expected_name),
                "in": "path",
            }
        ]
    )


@pytest.mark.parametrize(
    "path",
    [

_site_packages_dirs += [p for p in _sys.path if "site-packages" in p]
if "getsitepackages" in dir(_site):
  _site_packages_dirs += _site.getsitepackages()

for _scheme in _sysconfig.get_scheme_names():
  for _name in ["purelib", "platlib"]:
    _site_packages_dirs += [_sysconfig.get_path(_name, _scheme)]

_site_packages_dirs = list(set(_site_packages_dirs))

# Find the location of this exact file.

Bu onu aşırı sezgisel kılar.

Marshmallow ile karşılaştırılabilir. Kıyaslamalarda Marshmallow’dan daha hızlıdır. Aynı Python tip belirteçlerine dayandığı için editör desteği harikadır.

/// check | **FastAPI** bunu şurada kullanır

Tüm veri doğrulama, veri dönüşümü ve JSON Schema tabanlı otomatik model dökümantasyonunu halletmekte.

 - [SharePoint](https://github.com/codelibs/fess-ds-sharepoint)
 - [Slack](https://github.com/codelibs/fess-ds-slack)

## Theme

 - [Simple](https://github.com/codelibs/fess-theme-simple)
 - [Classic](https://github.com/codelibs/fess-theme-classic)

## Ingest

 - [Logger](https://github.com/codelibs/fess-ingest-logger)
 - [NDJSON](https://github.com/codelibs/fess-ingest-ndjson)

## Script