## Необов'язкові залежності

Pydantic використовує:

* <a href="https://github.com/JoshData/python-email-validator" target="_blank"><code>email-validator</code></a> - для валідації електронної пошти.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" target="_blank"><code>pydantic-settings</code></a> - для управління налаштуваннями.

from typing import Annotated, Union

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    *,
    item_id: int,
    item: Annotated[
        Item,
        Body(
            openapi_examples={

## Pydanticのモデル

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> はデータ検証を行うためのPythonライブラリです。

データの「形」を属性付きのクラスとして宣言します。

そして、それぞれの属性は型を持ちます。

さらに、いくつかの値を持つクラスのインスタンスを作成すると、その値を検証し、適切な型に変換して（もしそうであれば）全てのデータを持つオブジェクトを提供してくれます。

また、その結果のオブジェクトですべてのエディタのサポートを受けることができます。

Pydanticの公式ドキュメントから引用:

## Full Stack FastAPI 템플릿 - 기술 스택과 기능들

- ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com): Python 백엔드 API.
    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com): Python SQL 데이터 상호작용을 위한 (ORM).
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev): FastAPI에 의해 사용되는, 데이터 검증과 설정관리.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org): SQL 데이터베이스.
- 🚀 [React](https://react.dev): 프론트엔드.
    - 💃 TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev) 및 기타 현대적인 프론트엔드 스택을 사용.

一般的なユースケースはこのドキュメントで示されているように`example`を追加することです。

JSON Schemaの追加情報を宣言する方法はいくつかあります。

## Pydanticの`schema_extra`

<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Pydanticのドキュメント: スキーマのカスタマイズ</a>で説明されているように、`Config`と`schema_extra`を使ってPydanticモデルの例を宣言することができます:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py hl[15,16,17,18,19,20,21,22,23] *}

* callback hell: callback hell (clarify as `ад обратных вызовов`)
* on the fly: на лету
* scratch the surface: поверхностно ознакомиться
* tip: совет (or `подсказка` depending on context)
* Pydantic model: Pydantic-модель (`модель Pydantic` and `Pydantic модель` are also fine)
* declare: объявить
* have the next best performance, after: быть на следующем месте по производительности после

from typing import Any

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


@pytest.fixture(name="client")
def get_client():
    app = FastAPI()

    class ModelWithRef(BaseModel):
        ref: str = Field(validation_alias="$ref", serialization_alias="$ref")

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[7:11,34:51] *}

/// tip | Consejo

El parámetro de query `callback_url` utiliza un tipo <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/networks/" class="external-link" target="_blank">Url</a> de Pydantic.

///

Lo único nuevo es `callbacks=invoices_callback_router.routes` como un argumento para el *decorador de path operation*. Veremos qué es eso a continuación.

from enum import Enum
from typing import Annotated, Any, Callable, Optional, Union

from fastapi.exceptions import FastAPIDeprecationWarning
from fastapi.openapi.models import Example
from pydantic import AliasChoices, AliasPath
from pydantic.fields import FieldInfo
from typing_extensions import Literal, deprecated

from ._compat import (
    Undefined,
)

_Unset: Any = Undefined


class ParamTypes(Enum):

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).