}
                    },
                }
                if "ValidationError" not in definitions:
                    definitions.update(
                        {
                            "ValidationError": validation_error_definition,
                            "HTTPValidationError": validation_error_response_definition,
                        }

                        },
                    }
                },
            },
            "components": {
                "schemas": {
                    "ValidationError": {
                        "title": "ValidationError",
                        "required": ["loc", "msg", "type"],
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "loc": {

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}

## 驗證 `username` 與資料結構 { #verify-the-username-and-data-shape }

我們先確認取得了 `username`，並取出 scopes。

接著用 Pydantic 模型驗證這些資料（捕捉 `ValidationError` 例外），若在讀取 JWT token 或用 Pydantic 驗證資料時出錯，就丟出先前建立的 `HTTPException`。

為此，我們更新了 Pydantic 模型 `TokenData`，加入新屬性 `scopes`。

透過 Pydantic 驗證資料，我們可以確保，例如，scopes 正好是 `list` 的 `str`，而 `username` 是 `str`。

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}

## 校验 `username` 与数据形状 { #verify-the-username-and-data-shape }

我们校验是否获取到了 `username`，并提取作用域。

然后使用 Pydantic 模型验证这些数据（捕获 `ValidationError` 异常），如果读取 JWT 令牌或用 Pydantic 验证数据时出错，就抛出我们之前创建的 `HTTPException`。

为此，我们给 Pydantic 模型 `TokenData` 添加了一个新属性 `scopes`。

通过用 Pydantic 验证数据，我们可以确保确实得到了例如一个由作用域组成的 `list[str]`，以及一个 `str` 类型的 `username`。

## Verify the `username` and data shape { #verify-the-username-and-data-shape }

We verify that we get a `username`, and extract the scopes.

And then we validate that data with the Pydantic model (catching the `ValidationError` exception), and if we get an error reading the JWT token or validating the data with Pydantic, we raise the `HTTPException` we created before.

For that, we update the Pydantic model `TokenData` with a new property `scopes`.

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}

## `username` とデータ構造の検証 { #verify-the-username-and-data-shape }

`username` を取得できていることを確認し、スコープを取り出します。

そして、そのデータを Pydantic モデルで検証します（`ValidationError` 例外を捕捉）。JWT トークンの読み取りや Pydantic によるデータ検証でエラーが発生した場合は、先ほど作成した `HTTPException` を送出します。

そのために、Pydantic モデル `TokenData` に新しいプロパティ `scopes` を追加します。

                        ],
                    }
                }
            },
            "components": {
                "schemas": {
                    "ValidationError": {
                        "title": "ValidationError",
                        "required": ["loc", "msg", "type"],
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "loc": {

                        ],
                    }
                }
            },
            "components": {
                "schemas": {
                    "ValidationError": {
                        "title": "ValidationError",
                        "required": ["loc", "msg", "type"],
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "loc": {

                                "anyOf": [{"type": "number"}, {"type": "null"}],
                            },
                        },
                    },
                    "ValidationError": {
                        "title": "ValidationError",
                        "required": ["loc", "msg", "type"],
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "loc": {

                        "required": ["url", "name"],
                        "title": "Image",
                        "type": "object",
                    },
                    "ValidationError": {
                        "title": "ValidationError",
                        "required": ["loc", "msg", "type"],
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            "loc": {