* Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, o preenchimento automático, linting, mypy e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* Valida **estruturas complexas**:
    * Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.

重要なのは、Pythonの標準的な型を使うことで、（クラスやデコレータなどを追加するのではなく）１つの場所で **FastAPI** が多くの作業を代わりにやってくれているということです。

/// info | 情報

すでにすべてのチュートリアルを終えて、型についての詳細を見るためにこのページに戻ってきた場合は、<a href="https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html" class="external-link" target="_blank">`mypy`のチートシートを参照してください</a>

    * 여러분이 파이썬 타입을 안다면, 여러분은 Pydantic을 어떻게 사용하는지 아는 겁니다.
* 여러분의 **<abbr title="통합 개발 환경, 코드 편집기와 비슷합니다">IDE</abbr>/<abbr title="코드 에러를 확인하는 프로그램">린터</abbr>/뇌**와 잘 어울립니다:
    * Pydantic 데이터 구조는 단순 여러분이 정의한 클래스의 인스턴스이기 때문에, 자동 완성, 린팅, mypy 그리고 여러분의 직관까지 여러분의 검증된 데이터와 올바르게 작동합니다.
* **복잡한 구조**를 검증합니다:
    * 계층적인 Pydantic 모델, 파이썬 `typing`의 `List`와 `Dict`, 그 외를 사용합니다.
    * 그리고 검증자는 복잡한 데이터 스키마를 명확하고 쉽게 정의 및 확인하며 JSON 스키마로 문서화합니다.

Isso é especialmente útil para uma **base de código grande** onde **as mesmas dependências** são utilizadas repetidamente em **muitas *operações de rota***.

## `Async` ou não, eis a questão { #to-async-or-not-to-async }

    * 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。
    * 如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你 **<abbr title="集成开发环境，和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
    * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。
    * 你可以拥有深度**嵌套的 JSON** 对象并对它们进行验证和注释。
* **可扩展**:

    * Pythonの型を知っている場合は、既にPydanticの使用方法を知っているに等しいです。
* ユーザーの **<abbr title = "コードエディターに似た統合開発環境">IDE</abbr>/<abbr title = "コードエラーをチェックするプログラム">リンター</abbr>/思考 とうまく連携します**：
    * Pydanticのデータ構造は、ユーザーが定義するクラスの単なるインスタンスであるため、オートコンプリート、リンティング、mypy、およびユーザーの直感はすべて、検証済みのデータで適切に機能するはずです。
* **複雑な構造**を検証：
    * 階層的なPydanticモデルや、Pythonの「`typing`」の「`list`」と「`dict`」などの利用。
    * バリデーターにより、複雑なデータスキーマを明確かつ簡単に定義、チェックし、JSONスキーマとして文書化できます。

하지만, `Annotated`를 포함하여, **FastAPI**가 파이썬 표준을 기반으로 하고 있기에, 이를 여러분의 코드 트릭으로 사용할 수 있습니다. 😎

///

이 의존성은 계속해서 예상한대로 작동할 것이며, **제일 좋은 부분**은 **타입 정보가 보존된다는 것입니다**. 즉 여러분의 편집기가 **자동 완성**, **인라인 에러** 등을 계속해서 제공할 수 있다는 것입니다. `mypy`같은 다른 도구도 마찬가지입니다.

이는 특히 **많은 *경로 작동***에서 **같은 의존성**을 계속해서 사용하는 **거대 코드 기반**안에서 사용하면 유용할 것입니다.

## `async`하게, 혹은 `async`하지 않게

의존성이 (*경로 작동 함수*에서 처럼 똑같이) **FastAPI**에 의해 호출될 수 있으며, 함수를 정의할 때 동일한 규칙이 적용됩니다.

    * 如果你知道 Python 型別，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你的 **<abbr title="Integrated Development Environment，和程式碼編輯器類似">IDE</abbr>/<abbr title="一個檢查程式碼錯誤的工具">linter</abbr>/brain** 都能好好配合：
    * 因為 Pydantic 的資料結構其實就是你自己定義的類別實例，所以自動補齊、linting、mypy 以及你的直覺都能很好地在經過驗證的資料上發揮作用。
* 驗證**複雜結構**：
    * 使用 Pydantic 模型時，你可以把資料結構分層設計，並且用 Python 的 `List` 和 `Dict` 等型別來定義。
    * 驗證器讓我們可以輕鬆地定義和檢查複雜的資料結構，並把它們轉換成 JSON Schema 進行記錄。
    * 你可以擁有深層**巢狀的 JSON** 物件，並對它們進行驗證和註釋。
* **可擴展**：

* 📝 Update includes in `docs/vi/docs/tutorial/first-steps.md`. PR [#12754](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12754) by [@MxPy](https://github.com/MxPy).
* 📝 Update includes for `docs/pt/docs/advanced/wsgi.md`. PR [#12769](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/12769) by [@Nimitha-jagadeesha](https://github.com/Nimitha-jagadeesha).

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