# 追加のモデル { #extra-models }

先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことは一般的です。

これはユーザーモデルの場合は特にそうです。なぜなら:

* **入力モデル** にはパスワードが必要です。
* **出力モデル**はパスワードをもつべきではありません。
* **データベースモデル**はおそらくハッシュ化されたパスワードが必要になるでしょう。

/// danger | 警告

ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に検証できる「安全なハッシュ」を保存してください。

知らない方は、[セキュリティの章](security/simple-oauth2.md#password-hashing)で「パスワードハッシュ」とは何かを学ぶことができます。

///

## 複数のモデル { #multiple-models }

# Додаткові типи даних { #extra-data-types }

До цього часу ви використовували загальнопоширені типи даних, такі як:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Але ви також можете використовувати більш складні типи даних.

І ви все ще матимете ті ж можливості, які були показані до цього:

* Чудова підтримка редактора.
* Конвертація даних з вхідних запитів.
* Конвертація даних для відповіді.
* Валідація даних.

# 追加データ型 { #extra-data-types }

今まで、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート。
* 受信したリクエストからのデータ変換。
* レスポンスデータのデータ変換。
* データの検証。
* 自動注釈と文書化。

## 他のデータ型 { #other-data-types }

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。

Вы можете объявлять примеры данных, которые ваше приложение может получать.

Вот несколько способов, как это сделать.

## Дополнительные данные JSON Schema в моделях Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Вы можете объявить `examples` для модели Pydantic, которые будут добавлены в сгенерированную JSON Schema.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

# 額外的資料型別 { #extra-data-types }

到目前為止，你一直在使用常見的資料型別，例如：

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

但你也可以使用更複雜的資料型別。

而且你仍然會擁有目前為止所見的同樣功能：

* 極佳的編輯器支援。
* 將傳入請求的資料轉換。
* 回應資料的轉換。
* 資料驗證。
* 自動產生註解與文件。

## 其他資料型別 { #other-data-types }

以下是你可以使用的一些其他資料型別：

* `UUID`：
    * 一種標準的「通用唯一識別碼 (Universally Unique Identifier)」，常見於許多資料庫與系統的 ID。
    * 在請求與回應中會以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`：

# 额外数据类型 { #extra-data-types }

到目前为止，您一直在使用常见的数据类型，如:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

但是您也可以使用更复杂的数据类型。

您仍然会拥有现在已经看到的相同的特性:

* 很棒的编辑器支持。
* 传入请求的数据转换。
* 响应数据转换。
* 数据验证。
* 自动注解和文档。

## 其他数据类型 { #other-data-types }

下面是一些你可以使用的其他数据类型:

* `UUID`:
    * 一种标准的 "通用唯一标识符" ，在许多数据库和系统中用作ID。
    * 在请求和响应中将以 `str` 表示。
* `datetime.datetime`:
    * 一个 Python `datetime.datetime`.

# 宣告請求範例資料 { #declare-request-example-data }

你可以宣告你的應用程式可接收資料的 examples。

以下有數種方式可達成。

## Pydantic 模型中的額外 JSON Schema 資料 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

你可以為 Pydantic 模型宣告 `examples`，它們會加入到產生出的 JSON Schema 中。

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

這些額外資訊會原封不動加入該模型輸出的 JSON Schema，並且會用在 API 文件裡。

# Дополнительные типы данных { #extra-data-types }

До сих пор вы использовали простые типы данных, такие как:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Но вы также можете использовать и более сложные типы.

При этом у вас останутся те же возможности, что и до сих пор:

* Отличная поддержка редактора кода.
* Преобразование данных из входящих запросов.
* Преобразование данных для ответа.
* Валидация данных.

Sie können Beispiele für die Daten deklarieren, die Ihre App empfangen kann.

Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.

## Zusätzliche JSON-Schemadaten in Pydantic-Modellen { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.

# 요청 예제 데이터 선언 { #declare-request-example-data }

여러분의 앱이 받을 수 있는 데이터 예제를 선언할 수 있습니다.

여기 이를 위한 몇 가지 방식이 있습니다.

## Pydantic 모델 속 추가 JSON 스키마 데이터 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

생성된 JSON 스키마에 추가될 Pydantic 모델을 위한 `examples`을 선언할 수 있습니다.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

추가 정보는 있는 그대로 해당 모델의 **JSON 스키마** 결과에 추가되고, API 문서에서 사용합니다.