```Python hl_lines="10"
{!../../docs_src/security/tutorial001.py!}
```

그러나 아직도 유용하지 않습니다.

현재 사용자를 제공하도록 합시다.

## 유저 모델 생성하기

먼저 Pydantic 유저 모델을 만들어 보겠습니다.

Pydantic을 사용하여 본문을 선언하는 것과 같은 방식으로 다른 곳에서 사용할 수 있습니다.

//// tab | 파이썬 3.7 이상

```Python hl_lines="5  12-16"
{!> ../../docs_src/security/tutorial002.py!}
```

////

//// tab | 파이썬 3.10 이상

///

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

**FastAPI** uses it so that, if you use a Pydantic model in `response_model`, and your data has an error, you will see the error in your log.

그리고 결과 객체에 대해서는 에디터의 도움을 받을 수 있게 됩니다.

Pydantic 공식 문서 예시:

```Python
{!../../docs_src/python_types/tutorial011.py!}
```

/// info | "정보"

Pydantic<에 대해 더 배우고 싶다면 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">공식 문서</a>를 참고하세요.</a>

///

**FastAPI**는 모두 Pydantic을 기반으로 되어 있습니다.

, ⏮️ 📟 🔛 👈 🚫 ⚙️ Pydantic 🎯, FastAPI ⚙️ Pydantic 🗜 📚 🐩 🎻 Pydantic 👍 🍛 🎻.

& ↗️, ⚫️ 🐕‍🦺 🎏:

* 💽 🔬
* 💽 🛠️
* 💽 🧾, ♒️.

👉 👷 🎏 🌌 ⏮️ Pydantic 🏷. & ⚫️ 🤙 🏆 🎏 🌌 🔘, ⚙️ Pydantic.

/// info

✔️ 🤯 👈 🎻 💪 🚫 🌐 Pydantic 🏷 💪.

, 👆 5️⃣📆 💪 ⚙️ Pydantic 🏷.

✋️ 🚥 👆 ✔️ 📚 🎻 🤥 🤭, 👉 👌 🎱 ⚙️ 👫 🏋️ 🕸 🛠️ ⚙️ FastAPI. 👶

Então, mesmo com o código acima que não usa Pydantic explicitamente, o FastAPI está usando Pydantic para converter essas dataclasses padrão para a versão do Pydantic.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

## Pydantic `Settings`

Fortunately, Pydantic provides a great utility to handle these settings coming from environment variables with <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings management</a>.

### Install `pydantic-settings`

因此，即便上述代码没有显式使用 Pydantic，FastAPI 仍会使用 Pydantic 把标准数据类转换为 Pydantic 数据类（`dataclasses`）。

并且，它仍然支持以下功能：

* 数据验证
* 数据序列化
* 数据存档等

数据类的和运作方式与 Pydantic 模型相同。实际上，它的底层使用的也是 Pydantic。

/// info | "说明"

注意，数据类不支持 Pydantic 模型的所有功能。

因此，开发时仍需要使用 Pydantic 模型。

但如果数据类很多，这一技巧能给 FastAPI 开发 Web API 增添不少助力。🤓

///

## `response_model` 使用数据类

在 `response_model` 参数中使用 `dataclasses`：

## Pydantic `Settings`

Glücklicherweise bietet Pydantic ein großartiges Werkzeug zur Verarbeitung dieser Einstellungen, die von Umgebungsvariablen stammen, mit <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings Management</a>.

### `pydantic-settings` installieren

//// tab | Pydantic v2

```Python hl_lines="17-22  24"
{!> ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py!}
```

////

//// tab | Pydantic v1

```Python hl_lines="17-22  24"

        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        "Param(Ellipsis)",
    )


def test_param_repr_number():
    assert repr(Param(1)) == "Param(1)"


def test_param_repr_list():
    assert repr(Param([])) == "Param([])"


def test_path_repr():
    assert repr(Path()) == IsOneOf(
        "Path(PydanticUndefined)",
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        "Path(Ellipsis)",
    )