Ось кілька способів, як це зробити.

## Додаткові дані JSON-схеми в моделях Pydantic

Ви можете задати `examples` для моделі Pydantic, які буде додано до згенерованої JSON-схеми.

//// 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] *}

////

Dependensi opsional tambahan Pydantic:

* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" target="_blank"><code>pydantic-settings</code></a> - untuk manajemen setting.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/extra_types/extra_types/" target="_blank"><code>pydantic-extra-types</code></a> - untuk tipe tambahan yang digunakan dengan Pydantic.

Dependensi tambahan opsional FastAPI:

Ao usar **Pydantic v2**, o OpenAPI gerado é um pouco mais exato e **correto** do que antes. 😎

Inclusive, em alguns casos, ele terá até **dois JSON Schemas** no OpenAPI para o mesmo modelo Pydantic, para entrada e saída, dependendo se eles possuem **valores padrão**.

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída

* 100% test coverage.
* 100% type annotated codebase.

## Pydantic features { #pydantic-features }

**FastAPI** is fully compatible with (and based on) <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. So, any additional Pydantic code you have, will also work.

### Sobre `**user_in.dict()`

#### O `.dict()` do Pydantic

`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`.

Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo.

Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

### Про `**user_in.dict()`

#### `.dict()` из Pydantic

`user_in` - это Pydantic-модель класса `UserIn`.

У Pydantic-моделей есть метод `.dict()`, который возвращает `dict` с данными модели.

Поэтому, если мы создадим Pydantic-объект `user_in` таким способом:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

# 쿼리 매개변수 모델

연관된 쿼리 **매개변수** 그룹이 있다면 **Pydantic 모델** 을 사용해 선언할 수 있습니다.

이렇게 하면 **여러 곳**에서 **모델을 재사용**할 수 있을 뿐만 아니라, 매개변수에 대한 검증 및 메타데이터도 한 번에 선언할 수 있습니다. 😎

/// note | 참고

이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0`부터 제공됩니다. 🤓

///

## 쿼리 매개변수와 Pydantic 모델

필요한 **쿼리 매개변수**를 **Pydantic 모델** 안에 선언한 다음, 모델을 `Query`로 선언합니다.

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

* 100% pokrycie testami.
* 100% adnotacji typów.

## Cechy Pydantic

**FastAPI** jest w pełni kompatybilny z (oraz bazuje na) <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. Tak więc każdy dodatkowy kod Pydantic, który posiadasz, również będzie działał.

## À propos de Pydantic

Pydantic inclut des tests pour **FastAPI** avec ses propres tests, ainsi les nouvelles versions de Pydantic (au-dessus
de `1.0.0`) sont toujours compatibles avec **FastAPI**.

Vous pouvez épingler Pydantic à toute version supérieure à `1.0.0` qui fonctionne pour vous et inférieure à `2.0.0`.

Par exemple :

```txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0

# クエリパラメータモデル

もし関連する**複数のクエリパラメータ**から成るグループがあるなら、それらを宣言するために、**Pydanticモデル**を作成できます。

こうすることで、**複数の場所**で**そのPydanticモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのクエリパラメータに対して一度に宣言できます。😎

/// note | 備考

この機能は、FastAPIのバージョン `0.115.0` からサポートされています。🤓

///

## クエリパラメータにPydanticモデルを使用する

必要な**複数のクエリパラメータ**を**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、それを `Query` として宣言しましょう:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}