Você pode usar `jsonable_encoder` para converter os dados de entrada em dados que podem ser armazenados como JSON (por exemplo, com um banco de dados NoSQL). Por exemplo, convertendo `datetime` em `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` é usado para receber dados que devem substituir os dados existentes.

### Aviso sobre a substituição { #warning-about-replacing }

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` wird verwendet, um Daten zu empfangen, die die existierenden Daten ersetzen sollen.

### Warnung bezüglich des Ersetzens { #warning-about-replacing }

Предположим, у вас есть Pydantic‑модель со значениями по умолчанию, как здесь:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Модель для входа { #model-for-input }

Если использовать эту модель как входную, как здесь:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

…то поле `description` **не будет обязательным**, потому что у него значение по умолчанию `None`.

///

## 다중 모델

아래는 비밀번호 필드와 해당 필드가 사용되는 위치를 포함하여, 각 모델들이 어떤 형태를 가질 수 있는지 전반적인 예시입니다:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}


/// info | 정보

Pydantic v1에서는 해당 메서드가 `.dict()`로 불렸으며, Pydantic v2에서는 `.model_dump()`로 이름이 변경되었습니다. `.dict()`는 여전히 지원되지만 더 이상 권장되지 않습니다.

Puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir los datos de entrada en datos que se puedan almacenar como JSON (por ejemplo, con una base de datos NoSQL). Por ejemplo, convirtiendo `datetime` a `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` se usa para recibir datos que deben reemplazar los datos existentes.

### Advertencia sobre el reemplazo { #warning-about-replacing }

Nehmen wir an, Sie haben eine Klasse `Person`, mit einem Namen:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[1:3] *}

Dann können Sie eine Variable vom Typ `Person` deklarieren:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial010_py39.py hl[6] *}

Und wiederum bekommen Sie die volle Editor-Unterstützung:

<img src="/img/python-types/image06.png">

Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modell für Eingabe { #model-for-input }

Wenn Sie dieses Modell wie hier als Eingabe verwenden:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

... dann ist das Feld `description` **nicht erforderlich**. Weil es den Defaultwert `None` hat.

    """).strip(),
}


@pytest.fixture(
    name="mod_name",
    params=[
        pytest.param("tutorial003_py39"),
        pytest.param("tutorial003_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial004_py39"),
        pytest.param("tutorial004_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_mod_name(request: pytest.FixtureRequest) -> str:
    return request.param


@pytest.fixture(name="client")

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:21] *}

这些额外的信息将按原样添加到输出的JSON模式中。

## `Field` 的附加参数

在 `Field`, `Path`, `Query`, `Body` 和其他你之后将会看到的工厂函数，你可以为JSON 模式声明额外信息，你也可以通过给工厂函数传递其他的任意参数来给JSON 模式声明额外信息，比如增加 `example`:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial002_py310.py hl[2,8:11] *}

/// warning

请记住，传递的那些额外参数不会添加任何验证，只会添加注释，用于文档的目的。

///

Sebastián Ramírez <******@****.***> 1652485102 -0500