Vous pouvez déclarer `examples` pour un modèle Pydantic qui seront ajoutés au JSON Schema généré.

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

Ces informations supplémentaires seront ajoutées telles quelles au **JSON Schema** de sortie pour ce modèle, et elles seront utilisées dans la documentation de l'API.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

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

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

Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** resultante para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

## Dados extras de JSON Schema em modelos Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Você pode declarar `examples` para um modelo Pydantic que serão adicionados ao JSON Schema gerado.

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

Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API.

Imaginemos que cargar el modelo puede **tomar bastante tiempo**, porque tiene que leer muchos **datos del disco**. Entonces no quieres hacerlo para cada request.

Podrías cargarlo en el nivel superior del módulo/archivo, pero eso también significaría que **cargaría el modelo** incluso si solo estás ejecutando una simple prueba automatizada, entonces esa prueba sería **lenta** porque tendría que esperar a que el modelo se cargue antes de poder ejecutar una parte independiente del código.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | Información

Para una explicación más completa de `**user_dict` revisa en [la documentación para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user-in-dict).

///

## Devolver el token { #return-the-token }

El response del endpoint `token` debe ser un objeto JSON.

Example:

Source (English):

```
## Another module with `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
```

Translate with (German):

```
## Ein weiteres Modul mit `APIRouter` { #another-module-with-apirouter }
```

Do NOT translate with (German) – notice the added period:

```
## Ein weiteres Modul mit `APIRouter`. { #another-module-with-apirouter }
```

package gorm

import "time"

// Model a basic GoLang struct which includes the following fields: ID, CreatedAt, UpdatedAt, DeletedAt
// It may be embedded into your model or you may build your own model without it
//
//	type User struct {
//	  gorm.Model
//	}
type Model struct {
	ID        uint `gorm:"primarykey"`
	CreatedAt time.Time
	UpdatedAt time.Time
	DeletedAt DeletedAt `gorm:"index"`

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### `typing` module { #typing-module }

For some additional use cases, you might need to import some things from the standard library `typing` module, for example when you want to declare that something has "any type", you can use `Any` from `typing`:

```python
from typing import Any

### Input için Model { #model-for-input }

Bu modeli şöyle input olarak kullanırsanız:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

...`description` alanı **zorunlu olmaz**. Çünkü `None` default değerine sahiptir.

### Dokümanlarda Input Modeli { #input-model-in-docs }