import pytest
from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel


@pytest.fixture(name="client")
def client_fixture() -> TestClient:
    from fastapi import Body
    from pydantic import Discriminator, Tag

    class Cat(BaseModel):
        pet_type: str = "cat"
        meows: int

    class Dog(BaseModel):

`JSONResponse` それ自体は、 `Response` のサブクラスです。

///

`Response` を返した場合は、**FastAPI** は直接それを返します。

それは、Pydanticモデルのデータ変換や、コンテンツを任意の型に変換したりなどはしません。

これは多くの柔軟性を提供します。任意のデータ型を返したり、任意のデータ宣言やバリデーションをオーバーライドできます。

## `jsonable_encoder` を `Response` の中で使う

**FastAPI** はあなたが返す `Response` に対して何も変更を加えないので、コンテンツが準備できていることを保証しなければなりません。

例えば、Pydanticモデルを `JSONResponse` に含めるには、すべてのデータ型 (`datetime` や `UUID` など) をJSON互換の型に変換された `dict` に変換しなければなりません。

Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.

**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.

Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire :

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py hl[18,22] *}

La clase `Hero` es muy similar a un modelo de Pydantic (de hecho, en el fondo, realmente *es un modelo de Pydantic*).

Hay algunas diferencias:

* `table=True` le dice a SQLModel que este es un *modelo de tabla*, que debe representar una **tabla** en la base de datos SQL, no es solo un *modelo de datos* (como lo sería cualquier otra clase regular de Pydantic).

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:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py39.py hl[18,22] *}

Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.

///

### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich.

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

///

### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用

部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.dict()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。

`item.dict(exclude_unset=True)`のように。

これにより、`item`モデルの作成時に設定されたデータのみを持つ`dict`が生成され、デフォルト値は除外されます。

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[34] *}

### Pydanticの`update`パラメータ

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_py310.py hl[17,22,24:27] *}

/// note

注意，`response_model`是「装饰器」方法（`get`，`post` 等）的一个参数。不像之前的所有参数和请求体，它不属于*路径操作函数*。

///

它接收的类型与你将为 Pydantic 模型属性所声明的类型相同，因此它可以是一个 Pydantic 模型，但也可以是一个由 Pydantic 模型组成的 `list`，例如 `List[Item]`。

FastAPI 将使用此 `response_model` 来：

* 将输出数据转换为其声明的类型。
* 校验数据。
* 在 OpenAPI 的*路径操作*中为响应添加一个 JSON Schema。
* 并在自动生成文档系统中使用。

但最重要的是：

But that is still not that useful.

Let's make it give us the current user.

## Create a user model { #create-a-user-model }

First, let's create a Pydantic user model.

The same way we use Pydantic to declare bodies, we can use it anywhere else:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Create a `get_current_user` dependency { #create-a-get-current-user-dependency }

Aber das ist immer noch nicht so nützlich.

Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.

## Ein Benutzermodell erstellen { #create-a-user-model }

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

So wie wir Pydantic zum Deklarieren von Bodys verwenden, können wir es auch überall sonst verwenden:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}