<basedir>${project.basedir}/../../api/maven-api-settings</basedir>
          <velocityBasedir>${project.basedir}/../../src/mdo</velocityBasedir>
          <models>
            <model>src/main/mdo/settings.mdo</model>
          </models>
          <params>
            <param>forcedIOModelVersion=1.2.0</param>
            <param>packageModelV3=org.apache.maven.settings</param>

因此，**FastAPI** 将会负责过滤掉未在输出模型中声明的所有数据（使用 Pydantic）。

## 在文档中查看

当你查看自动化文档时，你可以检查输入模型和输出模型是否都具有自己的 JSON Schema：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image01.png">

并且两种模型都将在交互式 API 文档中使用：

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image02.png">

## 响应模型编码参数

你的响应模型可以具有默认值，例如：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13:14] *}

client = TestClient(app)


def test_get_enums_alexnet():
    response = client.get("/models/alexnet")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {"model_name": "alexnet", "message": "Deep Learning FTW!"}


def test_get_enums_lenet():
    response = client.get("/models/lenet")
    assert response.status_code == 200

* Recuperar os dados armazenados.
* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.

 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.building;

/**
 * Caches auxiliary data used during model building like already processed raw/effective models. The data in the cache
 * is meant for exclusive consumption by the model builder and is opaque to the cache implementation. The cache key is

/// warning | Atenção

Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.superpom;

import javax.inject.Inject;
import javax.inject.Named;
import javax.inject.Singleton;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.apache.maven.model.InputSource;
import org.apache.maven.model.Model;
import org.apache.maven.model.building.ModelProcessor;

/**

Here are several ways to do it.

## Extra JSON Schema data in Pydantic models { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

You can declare `examples` for a Pydantic model that will be added to the generated JSON Schema.

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

That extra info will be added as-is to the output **JSON Schema** for that model, and it will be used in the API docs.

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

Fíjate que `Field` se importa directamente desde `pydantic`, no desde `fastapi` como el resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declarar atributos del modelo { #declare-model-attributes }

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.