<tbody>
                                                <c:forEach var="data" varStatus="s"
                                                           items="${failureUrlItems}">
                                                    <tr data-href="${contextPath}/admin/failureurl/details/4/${f:u(data.id)}" role="button" tabindex="0">

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py39.py hl[8] *}

In this case, the `startup` event handler function will initialize the items "database" (just a `dict`) with some values.

You can add more than one event handler function.

And your application won't start receiving requests until all the `startup` event handlers have completed.

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[18] *}

...そして、作成したモデル `Item` で型を宣言します。

## 結果

そのPythonの型宣言だけで **FastAPI** は以下のことを行います:

* リクエストボディをJSONとして読み取ります。
* 適当な型に変換します（必要な場合）。
* データを検証します。
    * データが無効な場合は、明確なエラーが返され、どこが不正なデータであったかを示します。
* 受け取ったデータをパラメータ `item` に変換します。
    * 関数内で `Item` 型であると宣言したので、すべての属性とその型に対するエディタサポート（補完など）をすべて使用できます。

                                            <tbody>
                                            <c:forEach var="data" varStatus="s"
                                                       items="${keyMatchItems}">
                                                <tr
                                                        data-href="${contextPath}/admin/keymatch/details/4/${f:u(data.id)}" role="button" tabindex="0">

                                            <tbody>
                                            <c:forEach var="data" varStatus="s"
                                                       items="${relatedContentItems}">
                                                <tr
                                                        data-href="${contextPath}/admin/relatedcontent/details/4/${f:u(data.id)}" role="button" tabindex="0">

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Utilizando a mesma dependência múltiplas vezes { #using-the-same-dependency-multiple-times }

                    if (logger.isDebugEnabled()) {
                        final BulkItemResponse[] items = response.getItems();
                        if (docList.size() == items.length) {
                            for (int i = 0; i < docList.size(); i++) {
                                final BulkItemResponse resp = items[i];
                                if (resp.isFailed() && resp.getFailure() != null) {

しかし、このガイドでは、それらがどのように使用されることを意図しているかを多かれ少なかれ、示しています。

///

### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用

部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.dict()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。

`item.dict(exclude_unset=True)`のように。

これにより、`item`モデルの作成時に設定されたデータのみを持つ`dict`が生成され、デフォルト値は除外されます。

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[34] *}

Sie sollten es in der URL Ihres Docker-Containers überprüfen können, zum Beispiel: <a href="http://192.168.99.100/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/items/5?q=somequery</a> oder <a href="http://127.0.0.1/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/items/5?q=somequery</a> (oder gleichwertig, unter Verwendung Ihres Docker-Hosts).

Sie werden etwas sehen wie:

```JSON

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

En el ejemplo anterior, el modelo de entrada es un modelo de Pydantic v1 y el modelo de salida (definido en `response_model=ItemV2`) es un modelo de Pydantic v2.

### Parámetros de Pydantic v1 { #pydantic-v1-parameters }