],
                            }
                        )
                        | IsDict(
                            # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                            {
                                "title": "Grant Type",
                                "pattern": "password",
                                "type": "string",

                    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                    "http://staging.localhost.tiangolo.com:8000",
                ),
                "description": "Staging but actually localhost still",
            },
            {
                "url": IsOneOf(
                    "https://prod.example.com/",
                    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                    "https://prod.example.com",

                    "msg": "Field required",
                    "input": {"username": "Foo"},
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["body", "password"],
                    "msg": "field required",
                    "type": "value_error.missing",

                    "input": "foobar",
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "value is not a valid integer",
                    "type": "type_error.integer",

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

但本指南也会分别介绍这两种操作各自的用途。

///

### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数

更新部分数据时，可以在 Pydantic 模型的 `.dict()` 中使用 `exclude_unset` 参数。

比如，`item.dict(exclude_unset=True)`。

这段代码生成的 `dict` 只包含创建 `item` 模型时显式设置的数据，而不包括默认值。

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

```Python hl_lines="34"
{!../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

from uuid import UUID

from fastapi.types import IncEx
from pydantic import BaseModel
from pydantic.color import Color
from pydantic.networks import AnyUrl, NameEmail
from pydantic.types import SecretBytes, SecretStr
from typing_extensions import Annotated, Doc

from ._compat import PYDANTIC_V2, UndefinedType, Url, _model_dump


# Taken from Pydantic v1 as is
def isoformat(o: Union[datetime.date, datetime.time]) -> str:

* テストカバレッジ100%
* 型アノテーション100%のコードベース

## Pydanticの特徴

**FastAPI**は<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic </strong></a>と完全に互換性があります（そしてベースになっています）。したがって、追加のPydanticコードがあれば、それも機能します。

データベースのために<abbr title = "Object-Relational Mapper">ORM</abbr>sや、<abbr title = "Object-Document Mapper">ODM</abbr>sなどの、Pydanticに基づく外部ライブラリを備えています。

                                    }
                                )
                                | IsDict(
                                    # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
                                    {
                                        "$ref": "#/components/schemas/Body_read_items_items__item_id__put"
                                    }
                                )

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Por exemplo, para declarar um outro retorno com o status code `404` e um modelo do Pydantic chamado `Message`, você pode escrever:

```Python hl_lines="18  22"