Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user`

    * 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] *}

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`.

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`.

## Необов'язкові залежності

Pydantic використовує:

* <a href="https://github.com/JoshData/python-email-validator" target="_blank"><code>email-validator</code></a> - для валідації електронної пошти.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" target="_blank"><code>pydantic-settings</code></a> - для управління налаштуваннями.

///

### Використання параметра `exclude_unset` у Pydantic

Якщо Ви хочете отримати часткові оновлення, дуже зручно використовувати параметр `exclude_unset` у методі `.model_dump()` моделі Pydantic.

Наприклад: `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Інформація

У Pydantic v1 цей метод називався `.dict()`, він був застарілий (але все ще підтримується) у Pydantic v2, і був перейменований у `.model_dump()`.

* パラメータが **Pydantic モデル**型で宣言された場合、リクエスト**ボディ**として解釈されます。

/// note | 備考

FastAPIは、`= None`があるおかげで、`q`がオプショナルだとわかります。

`Optional[str]` の`Optional` はFastAPIでは使用されていません（FastAPIは`str`の部分のみ使用します）。しかし、`Optional[str]` はエディタがコードのエラーを見つけるのを助けてくれます。

///

## Pydanticを使わない方法

Взято из официальной документации Pydantic:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial011.py *}


/// info

Чтобы узнать больше о <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic, читайте его документацию</a>.

///

**FastAPI** целиком основан на Pydantic.

///

### Usando o parâmetro `exclude_unset` do Pydantic

Se você quiser receber atualizações parciais, é muito útil usar o parâmetro `exclude_unset` no método `.model_dump()` do modelo do Pydantic.

Como `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info | Informação

No Pydantic v1, o método que era chamado `.dict()` e foi depreciado (mas ainda suportado) no Pydantic v2. Agora, deve-se usar o método `.model_dump()`.

When using **Pydantic v2**, the generated OpenAPI is a bit more exact and **correct** than before. 😎

In fact, in some cases, it will even have **two JSON Schemas** in OpenAPI for the same Pydantic model, for input and output, depending on if they have **default values**.

Let's see how that works and how to change it if you need to do that.