/// note | "備考"

入力モデルがまだ検証されていることに注目してください。

そのため、すべての属性を省略できる部分的な変更を受け取りたい場合は、すべての属性をオプションとしてマークしたモデルを用意する必要があります（デフォルト値または`None`を使用して）。

**更新** のためのオプション値がすべて設定されているモデルと、**作成** のための必須値が設定されているモデルを区別するには、[追加モデル](extra-models.md){.internal-link target=_blank}で説明されている考え方を利用することができます。

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

/// info

Eine ausführlichere Erklärung von `**user_dict` finden Sie in [der Dokumentation für **Extra Modelle**](../extra-models.md#uber-user_indict){.internal-link target=_blank}.

///

## Den Token zurückgeben

Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

///

/// tip

If you are wondering, "AlexNet", "ResNet", and "LeNet" are just names of Machine Learning <abbr title="Technically, Deep Learning model architectures">models</abbr>.

///

### Declare a *path parameter*

Then create a *path parameter* with a type annotation using the enum class you created (`ModelName`):

```Python hl_lines="16"

**FastAPI** faz uso dele para que você veja o erro no seu log, caso você utilize um modelo de Pydantic em `response_model`, e seus dados tenham erro.

Contudo, o cliente ou usuário não terão acesso a ele. Ao contrário, o cliente receberá um "Internal Server Error" com o HTTP status code `500`.

from typing import Optional

from fastapi.openapi.models import APIKey, APIKeyIn
from fastapi.security.base import SecurityBase
from starlette.exceptions import HTTPException
from starlette.requests import Request
from starlette.status import HTTP_403_FORBIDDEN
from typing_extensions import Annotated, Doc


class APIKeyBase(SecurityBase):
    pass


class APIKeyQuery(APIKeyBase):
    """

/// info

Note that the `TestClient` receives data that can be converted to JSON, not Pydantic models.

If you have a Pydantic model in your test and you want to send its data to the application during testing, you can use the `jsonable_encoder` described in [JSON Compatible Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

#### `RequestValidationError` 🆚 `ValidationError`

/// warning

👫 📡 ℹ 👈 👆 💪 🚶 🚥 ⚫️ 🚫 ⚠ 👆 🔜.

///

`RequestValidationError` 🎧-🎓 Pydantic <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a>.

**FastAPI** ⚙️ ⚫️ 👈, 🚥 👆 ⚙️ Pydantic 🏷 `response_model`, &amp; 👆 💽 ✔️ ❌, 👆 🔜 👀 ❌ 👆 🕹.

Это технические детали, которые можно пропустить, если они не важны для вас сейчас.

///

`RequestValidationError` является подклассом Pydantic <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a>.

from sqlmodel.main import default_registry

from tests.utils import needs_py39, needs_py310


def clear_sqlmodel():
    # Clear the tables in the metadata for the default base model
    SQLModel.metadata.clear()
    # Clear the Models associated with the registry, to avoid warnings
    default_registry.dispose()


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        "tutorial002",