)
from fastapi.logger import logger
from pydantic import AnyUrl, BaseModel, Field
from typing_extensions import Annotated, Literal, TypedDict
from typing_extensions import deprecated as typing_deprecated

try:
    import email_validator

    assert email_validator  # make autoflake ignore the unused import
    from pydantic import EmailStr
except ImportError:  # pragma: no cover

from typing import Dict, List, Tuple

import pytest
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


def test_invalid_sequence():
    with pytest.raises(AssertionError):
        app = FastAPI()

        class Item(BaseModel):
            title: str

        @app.get("/items/{id}")
        def read_items(id: List[Item]):
            pass  # pragma: no cover


def test_invalid_tuple():

from typing import List

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class UserBase(BaseModel):
    email: str


class UserCreate(UserBase):
    password: str


class UserDB(UserBase):
    hashed_password: str


class PetDB(BaseModel):
    name: str
    owner: UserDB


class PetOut(BaseModel):
    name: str

from typing import Dict, List, Optional

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field
from starlette.testclient import TestClient

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str = Field(alias="aliased_name")
    price: Optional[float] = None
    owner_ids: Optional[List[int]] = None


@app.get("/items/valid", response_model=Item)
def get_valid():
    return Item(aliased_name="valid", price=1.0)

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

Es gibt jedoch bestimmte Fälle, in denen es nützlich ist, auf das `Request`-Objekt zuzugreifen.

## Das `Request`-Objekt direkt verwenden

from fastapi import APIRouter, FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel


class ResponseModel(BaseModel):
    message: str


app = FastAPI()
router = APIRouter()


@router.get("/a", responses={501: {"description": "Error 1"}})
async def a():
    return "a"


@router.get(
    "/b",
    responses={
        502: {"description": "Error 2"},

```Python hl_lines="22"
{!> ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
```

////

Dans ce cas, **FastAPI** détectera qu'il y a plus d'un paramètre dans le body (chacun correspondant à un modèle Pydantic).

Il utilisera alors les noms des paramètres comme clés, et s'attendra à recevoir quelque chose de semblable à :

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",

Und dann validieren wir diese Daten mit dem Pydantic-Modell (wobei wir die `ValidationError`-Exception abfangen), und wenn wir beim Lesen des JWT-Tokens oder beim Validieren der Daten mit Pydantic einen Fehler erhalten, lösen wir die zuvor erstellte `HTTPException` aus.

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.

                                    "title": "Ads Id",
                                }
                            )
                            | IsDict(
                                # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                                {"title": "Ads Id", "type": "string"}
                            ),
                            "name": "ads_id",
                            "in": "cookie",
                        }

And then we validate that data with the Pydantic model (catching the `ValidationError` exception), and if we get an error reading the JWT token or validating the data with Pydantic, we raise the `HTTPException` we created before.

For that, we update the Pydantic model `TokenData` with a new property `scopes`.