/// warning | Увага

Це технічні деталі, які Ви можете пропустити, якщо вони зараз не важливі для Вас.

///

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

/// tip

Pydantic, ❔ ⚫️❔ 🏋️ 🌐 💽 🔬 &amp; 🛠️ FastAPI, ✔️ 🎁 🎭 🕐❔ 👆 ⚙️ `Optional` ⚖️ `Union[Something, None]` 🍵 🔢 💲, 👆 💪 ✍ 🌅 🔃 ⚫️ Pydantic 🩺 🔃 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#required-optional-fields" class="external-link" target="_blank">✔ 📦 🏑</a>.

///

## 🔢 🔢 📇 / 💗 💲

🕐❔ 👆 🔬 🔢 🔢 🎯 ⏮️ `Query` 👆 💪 📣 ⚫️ 📨 📇 💲, ⚖️ 🙆‍♀ 🎏 🌌, 📨 💗 💲.

/// 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。

### Memoria por Proceso

Ahora, cuando el programa carga cosas en memoria, por ejemplo, un modelo de machine learning en una variable, o el contenido de un archivo grande en una variable, todo eso **consume un poco de la memoria (RAM)** del servidor.

</p>

<h2 id="model">Memory Model</h2>

<p>
The following formal definition of Go's memory model closely follows
the approach presented by Hans-J. Boehm and Sarita V. Adve in
“<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/1375581.1375591">Foundations of the C++ Concurrency Memory Model</a>”,
published in PLDI 2008.

///

`RequestValidationError` ist eine Unterklasse von Pydantics <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a>.

**FastAPI** verwendet diesen, sodass Sie, wenn Sie ein Pydantic-Modell für `response_model` verwenden, und ihre Daten fehlerhaft sind, einen Fehler in ihrem Log sehen.

<img src="/img/python-types/image06.png">

Lưu ý rằng, điều này có nghĩa rằng "`one_person`" là một **thực thể** của lớp `Person`.

Nó không có nghĩa "`one_person`" là một **lớp** gọi là `Person`.

## Pydantic models

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> là một thư viện Python để validate dữ liệu hiệu năng cao.

Adotar temporariamente esse ponto de vista (do *desenvolvedor externo*) pode ajudar a sentir que é mais óbvio onde colocar os parâmetros, o modelo Pydantic para o corpo, para a resposta, etc. para essa *API externa*.

///

### Criar um `APIRouter` para o callback

Primeiramente crie um novo `APIRouter` que conterá um ou mais callbacks.

    * les types Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * les objets `datetime`.
    * les objets `UUID`.
    * les modèles de base de données.
    * ... et beaucoup plus.
* La documentation API interactive automatique, avec 2 interfaces utilisateur au choix :
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

---

///

/// 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* { #declare-a-path-parameter }

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