{!> ../../docs_src/extra_models/tutorial001.py!}
```

////

### `**user_in.dict()` 简介

#### Pydantic 的 `.dict()`

`user_in` 是类 `UserIn` 的 Pydantic 模型。

Pydantic 模型支持 `.dict()` 方法，能返回包含模型数据的**字典**。

因此，如果使用如下方式创建 Pydantic 对象 `user_in`：

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

就能以如下方式调用：

```Python

                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["query", "q"],
                    "msg": "field required",
                    "type": "value_error.missing",
                }

* 100% پوشش با تست.
* 100% کد براساس type annotate ها.

## ویژگی های Pydantic

**FastAPI** کاملا (و براساس) با <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a> سازگار است. بنابراین هرکد Pydantic اضافی که داشته باشید، نیز کار خواهد کرد.

Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

* Code-Vervollständigung
* Typüberprüfungen
* Refaktorisierung
* Suchen
* Inspektionen

///

from docs_src.custom_response.tutorial006c import app

client = TestClient(app)


def test_redirect_status_code():
    response = client.get("/pydantic", follow_redirects=False)
    assert response.status_code == 302
    assert response.headers["location"] == "https://docs.pydantic.dev/"


def test_openapi_schema():
    response = client.get("/openapi.json")
    assert response.status_code == 200, response.text

* Base de código 100% anotada con tipos.

## Características de Pydantic

**FastAPI** está basado y es completamente compatible con <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. Tanto así, que cualquier código de Pydantic que tengas también funcionará.

if PYDANTIC_V2:
    from pydantic import PydanticSchemaGenerationError as PydanticSchemaGenerationError
    from pydantic import TypeAdapter
    from pydantic import ValidationError as ValidationError
    from pydantic._internal._schema_generation_shared import (  # type: ignore[attr-defined]
        GetJsonSchemaHandler as GetJsonSchemaHandler,
    )
    from pydantic._internal._typing_extra import eval_type_lenient

## Pydantic `Settings`

Por sorte, o Pydantic possui uma funcionalidade para lidar com essas configurações vindas de variáveis de ambiente utilizando <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings management</a>.

### Instalando `pydantic-settings`

Primeiro, instale o pacote `pydantic-settings`:

<div class="termy">

# Тіло - Поля

Так само як ви можете визначати додаткову валідацію та метадані у параметрах *функції обробки шляху* за допомогою `Query`, `Path` та `Body`, ви можете визначати валідацію та метадані всередині моделей Pydantic за допомогою `Field` від Pydantic.

## Імпорт `Field`

Спочатку вам потрібно імпортувати це:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

import warnings
from enum import Enum
from typing import Any, Callable, Dict, List, Optional, Sequence, Union

from fastapi.openapi.models import Example
from pydantic.fields import FieldInfo
from typing_extensions import Annotated, deprecated

from ._compat import PYDANTIC_V2, PYDANTIC_VERSION, Undefined

_Unset: Any = Undefined


class ParamTypes(Enum):
    query = "query"
    header = "header"
    path = "path"