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

Fortunately, Pydantic provides a great utility to handle these settings coming from environment variables with <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings management</a>.

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

/// info

In Pydantic v1 the method was called `.dict()`, it was deprecated (but still supported) in Pydantic v2, and renamed to `.model_dump()`.

The examples here use `.dict()` for compatibility with Pydantic v1, but you should use `.model_dump()` instead if you can use Pydantic v2.

///

### About `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }

Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

* Code-Vervollständigung
* Typüberprüfungen
* Refaktorisierung
* Suchen
* Inspektionen

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    "price": 50.2
}
```

/// info

In Pydantic v1 the method was called `.dict()`, it was deprecated (but still supported) in Pydantic v2, and renamed to `.model_dump()`.

The examples here use `.dict()` for compatibility with Pydantic v1, but you should use `.model_dump()` instead if you can use Pydantic v2.

///

/// info

```

/// info | Informação

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

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

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

////

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}

////

///

### Uso del parámetro `exclude_unset` de Pydantic

Si quieres recibir actualizaciones parciales, es muy útil usar el parámetro `exclude_unset` en el `.model_dump()` del modelo de Pydantic.

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

/// info | Información

En Pydantic v1 el método se llamaba `.dict()`, fue deprecado (pero aún soportado) en Pydantic v2, y renombrado a `.model_dump()`.

So, even with the code above that doesn't use Pydantic explicitly, FastAPI is using Pydantic to convert those standard dataclasses to Pydantic's own flavor of dataclasses.

And of course, it supports the same:

* data validation
* data serialization
* data documentation, etc.

This works the same way as with Pydantic models. And it is actually achieved in the same way underneath, using Pydantic.

/// info

Це дозволить Вам повторно **використовувати модель** в **різних місцях**, а також оголосити валідації та метадані для всіх параметрів одночасно. 😎

/// note | Нотатки

Ця можливість підтримується починаючи з версії FastAPI `0.115.0`. 🤓

///

## Параметри Заголовків з Використанням Pydantic Model

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[26:33] *}

////

//// tab | Pydantic v1

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1.py hl[26:33] *}

////

/// info