* Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

to the test, or change code_check_full.bats in the SIG Build repository. That's
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/tools/tf_sig_build_dockerfiles/devel.usertools/code_check_full.bats
Here are the affected tests:
EOF
    while read dep; do
      echo "For dependency $dep:"
      # For every missing dependency, find the tests which directly depend on

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

/// danger

Você tem que deixá-lo ativo por um tempo, já que existem clientes o utilizando. Mas você quer que a documentação deixe claro que este parâmetro será <abbr title="obsoleto, recomenda-se que não deve ser utilizado">descontinuado</abbr>.

Então você passa o parâmetro `deprecated=True` para `Query`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010.py hl[18] *}

Na documentação aparecerá assim:

Esse parâmetro não cria um endpoint / *path operation*, mas declara que a URL `/token` vai ser aquela que o client deve usar para obter o token. Essa informação é usada no OpenAPI, e depois na API Interativa de documentação de sistemas.

Em breve também criaremos o atual path operation.

/// info | informação



///

/// tip | Dica

Adicionalmente, uma tarefa de background é, normalmente, um conjunto de lógicas independentes que devem ser manipuladas separadamente, com seus próprios recursos (e.g. sua própria conexão com banco de dados).

Então, dessa forma você provavelmente terá um código mais limpo.

///

---

"_Si quelqu'un cherche à construire une API Python de production, je recommande vivement **FastAPI**. Il est **bien conçu**, **simple à utiliser** et **très évolutif**. Il est devenu un **composant clé** dans notre stratégie de développement API first et il est à l'origine de nombreux automatismes et services tels que notre ingénieur virtuel TAC._"

No Pydantic v1, o método era chamado `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`.

Os exemplos aqui usam `.dict()` para compatibilidade com Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` em vez disso se puder usar Pydantic v2.

///

/// info | Informação

labels.storage_button_download=Télécharger
labels.storage_button_tags=Tags
labels.storage_title_tag=Tag :
labels.storage_tag_key=Clé de tag
labels.storage_tag_value=Valeur de tag
labels.login.newpassword=Vous devez mettre à jour votre mot de passe
labels.login.placeholder_new_password=Nouveau mot de passe
labels.login.placeholder_confirm_new_password=Confirmer le nouveau mot de passe

Isso significa que qualquer valor obtido de uma variável de ambiente em Python terá o tipo `str`, e qualquer conversão para um tipo diferente ou validação deve ser realizada no código.

## Pydantic `Settings`