Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`. Pero esto ya no está soportado en versiones por encima de Python 3.13.

Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e importar y usar los componentes viejos de Pydantic v1 desde este submódulo, como si tuvieras instalado el Pydantic v1 antiguo.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}

### Crie uma classe `Enum` { #create-an-enum-class }

Importe `Enum` e crie uma subclasse que herde de `str` e de `Enum`.

Ao herdar de `str`, a documentação da API saberá que os valores devem ser do tipo `string` e poderá renderizá-los corretamente.

namespace tensorflow {
class EagerExecutor;
class EagerContext;
class CustomDevice;
class CustomDeviceOpHandler;
class Device;

// LINT.IfChange
// Note: Keep in sync with exported copy of enum in eager/c_api.h.
enum ContextDevicePlacementPolicy {
  // Running operations with input tensors on the wrong device will fail.
  DEVICE_PLACEMENT_EXPLICIT = 0,

O Pydantic v2 inclui tudo do Pydantic v1 como um submódulo `pydantic.v1`. Mas isso não é mais suportado em versões acima do Python 3.13.

Isso significa que você pode instalar a versão mais recente do Pydantic v2 e importar e usar os componentes antigos do Pydantic v1 a partir desse submódulo, como se tivesse o Pydantic v1 antigo instalado.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}

             <u style="text-decoration-style:solid">from </u><u style="text-decoration-style:solid"><b>main</b></u><u style="text-decoration-style:solid"> import </u><u style="text-decoration-style:solid"><b>app</b></u>

      <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> app </font></span>  Using import string: <font color="#3465A4">main:app</font>

## Informations de Développement

### Récupérer le Code Source

1. Clonez le dépôt Fess :
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```
    
2. Importez le dépôt cloné en tant que projet [Maven](https://maven.apache.org/) sur [Eclipse](https://www.eclipse.org/eclipseide/) ou un autre IDE.

### Configuration pour les Plugins OpenSearch

## Informações de Desenvolvimento

### Obter Código Fonte

1. Clone o repositório do Fess:
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```

2. Importe o repositório clonado como um projeto [Maven](https://maven.apache.org/) no [Eclipse](https://www.eclipse.org/eclipseide/) ou em outro IDE.

### Configuração de Plugins para OpenSearch

### Utiliser le SDK { #using-the-sdk }

Vous pouvez maintenant importer et utiliser le code client. Cela pourrait ressembler à ceci, remarquez que vous obtenez l’autocomplétion pour les méthodes :

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

### Créer l'objet `Settings` { #create-the-settings-object }

Importez `BaseSettings` depuis Pydantic et créez une sous-classe, comme pour un modèle Pydantic.

│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
└── static
    ├── redoc.standalone.js
    ├── swagger-ui-bundle.js
    └── swagger-ui.css
```

### Servir les fichiers statiques { #serve-the-static-files }

- Importer `StaticFiles`.
- « Monter » une instance `StaticFiles()` sur un chemin spécifique.

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[7,11] *}

### Tester les fichiers statiques { #test-the-static-files }