This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

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## Header Parameters with a Pydantic Model { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

# 쿼리 매개변수 모델

연관된 쿼리 **매개변수** 그룹이 있다면 **Pydantic 모델** 을 사용해 선언할 수 있습니다.

이렇게 하면 **여러 곳**에서 **모델을 재사용**할 수 있을 뿐만 아니라, 매개변수에 대한 검증 및 메타데이터도 한 번에 선언할 수 있습니다. 😎

/// note | 참고

이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0`부터 제공됩니다. 🤓

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## 쿼리 매개변수와 Pydantic 모델

필요한 **쿼리 매개변수**를 **Pydantic 모델** 안에 선언한 다음, 모델을 `Query`로 선언합니다.

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }

Glücklicherweise bietet Pydantic ein großartiges Werkzeug zur Verarbeitung dieser Einstellungen, die von Umgebungsvariablen stammen, mit <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings Management</a>.

### `pydantic-settings` installieren { #install-pydantic-settings }

Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida { #pydantic-models-for-input-and-output }

Ao usar **Pydantic v2**, o OpenAPI gerado é um pouco mais exato e **correto** do que antes. 😎

Inclusive, em alguns casos, ele terá até **dois JSON Schemas** no OpenAPI para o mesmo modelo Pydantic, para entrada e saída, dependendo se eles possuem **valores padrão**.

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }

The same way, this database wouldn't receive a Pydantic model (an object with attributes), only a `dict`.

You can use `jsonable_encoder` for that.

It receives an object, like a Pydantic model, and returns a JSON compatible version:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

In this example, it would convert the Pydantic model to a `dict`, and the `datetime` to a `str`.

    * 생성된 스키마는 이것이 `binary` "형식"의 `str`임을 명시합니다.
* `Decimal`:
    * 표준 파이썬의 `Decimal`.
    * 요청과 응답에서 `float`와 동일하게 다뤄집니다.
* 여기에서 모든 유효한 pydantic 데이터 자료형을 확인할 수 있습니다: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 데이터 자료형</a>.

## 예시

위의 몇몇 자료형을 매개변수로 사용하는 *경로 작동* 예시입니다.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

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### Pydantic- und FastAPI-`examples` { #pydantic-and-fastapi-examples }

Wenn Sie `examples` innerhalb eines Pydantic-Modells hinzufügen, indem Sie `schema_extra` oder `Field(examples=["something"])` verwenden, wird dieses Beispiel dem **JSON-Schema** für dieses Pydantic-Modell hinzugefügt.

* 100% do código utilizando anotações de tipo.

## Recursos do Pydantic { #pydantic-features }

**FastAPI** é totalmente compatível com (e baseado no) <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. Então, qualquer código Pydantic adicional que você tiver, também funcionará.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.