* 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

Keep in mind that dataclasses can't do everything Pydantic models can do.

So, you might still need to use Pydantic models.

hould-try-7c0ac7eebb3e title: 5 Advanced Features of FastAPI You Should Try - author: Kaustubh Gupta author_link: https://medium.com/@kaustubhgupta1828/ link: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/deploying-ml-models-as-api-using-fastapi-and-heroku/ title: Deploying ML Models as API Using FastAPI and Heroku - link: https://jarmos.netlify.app/posts/using-github-actions-to-deploy-a-fastapi-project-to-heroku/ title: Using GitHub Actions to Deploy a FastAPI Project to Heroku author_link: http...

## 0.30.0

* Add support for Pydantic's ORM mode:
    * Updated documentation about SQL with SQLAlchemy, using Pydantic models with ORM mode, SQLAlchemy models with relations, separation of files, simplification of code and other changes. New docs: [SQL (Relational) Databases](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/sql-databases/).

## Підтримка в редакторі всюди

Ви отримаєте підтримку в редакторі всюди.

Навіть для елементів у списках:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Ви не змогли б отримати таку підтримку в редакторі, якби працювали напряму зі  `dict`, а не з моделями Pydantic.

## Универсальная поддержка редактора

И вы получаете поддержку редактора везде.

Даже для элементов внутри списков:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Вы не могли бы получить такую поддержку редактора, если бы работали напрямую с `dict`, а не с моделями Pydantic.

        <artifactId>modello-maven-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <version>1.0.0</version>
          <models>
            <model>src/main/mdo/profiles.mdo</model>
            <model>src/main/mdo/paramdoc.mdo</model>
          </models>
        </configuration>
        <executions>
          <execution>
            <id>modello</id>
            <goals>

            "stacking": {
              "group": "A",
              "mode": "none"
            },
            "thresholdsStyle": {
              "mode": "off"
            }
          },
          "links": [],
          "mappings": [],
          "min": 0,
          "thresholds": {
            "mode": "absolute",
            "steps": [
              {
                "color": "green",

```

이를 아래처럼:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

## 어디서나 편집기 지원

그리고 어디서나 편집기 지원을 받을수 있습니다.

리스트 내부 항목의 경우에도:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydantic 모델 대신에 `dict`를 직접 사용하여 작업할 경우, 이러한 편집기 지원을 받을수 없습니다.

하지만 수신한 딕셔너리가 자동으로 변환되고 출력도 자동으로 JSON으로 변환되므로 걱정할 필요는 없습니다.

## 단독 `dict`의 본문

일부 타입의 키와 다른 타입의 값을 사용하여 `dict`로 본문을 선언할 수 있습니다.

It receives a `dict`: the keys are status codes for each response (like `200`), and the values are other `dict`s with the information for each of them.

Each of those response `dict`s can have a key `model`, containing a Pydantic model, just like `response_model`.

**FastAPI** will take that model, generate its JSON Schema and include it in the correct place in OpenAPI.

以下のように:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

## あらゆる場所でのエディタサポート

エディタのサポートもどこでも受けることができます。

以下のようにリストの中の項目でも:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。

しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。

## 任意の`dict`のボディ

また、ある型のキーと別の型の値を持つ`dict`としてボディを宣言することもできます。