* drop escaped separators (i.e '\,').
     *
     * @param str  the <code>String</code> to unescape, may be null
     * @return the processed string
     * @throws IllegalArgumentException if the Writer is <code>null</code>
     */
    protected static String unescapeJava(String str) {
        if (str == null) {
            return null;
        }
        int sz = str.length();
        StringBuilder out = new StringBuilder(sz);

app = FastAPI()

items = {"foo": {"name": "Fighters", "size": 6}, "bar": {"name": "Tenders", "size": 3}}


@app.put("/items/{item_id}")
async def upsert_item(
    item_id: str,
    name: str | None = Body(default=None),
    size: int | None = Body(default=None),
):
    if item_id in items:
        item = items[item_id]
        item["name"] = name
        item["size"] = size
        return item

In diesem Beispiel wird das Pydantic-Modell in ein `dict`, und das `datetime`-Objekt in ein `str` konvertiert.

Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-[`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) kodiert werden kann.

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

El resultado de llamarlo es algo que puede ser codificado con la función estándar de Python [`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps).

     * Encodes a wide string pointer in NDR format.
     *
     * @param buf the NDR buffer
     * @param str the string to encode (can be null)
     * @throws NdrException if encoding fails
     */
    private void encodeWideStringPointer(NdrBuffer buf, String str) throws NdrException {
        if (str == null || str.isEmpty()) {
            buf.enc_ndr_long(0); // NULL pointer
        } else {

from fastapi import Depends, FastAPI

app = FastAPI()


class FixedContentQueryChecker:
    def __init__(self, fixed_content: str):
        self.fixed_content = fixed_content

    def __call__(self, q: str = ""):
        if q:
            return self.fixed_content in q
        return False


checker = FixedContentQueryChecker("bar")


@app.get("/query-checker/")

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


app = FastAPI()


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item):
    item_dict = item.model_dump()
    if item.tax is not None:
        price_with_tax = item.price + item.tax
        item_dict.update({"price_with_tax": price_with_tax})

from typing import Annotated

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Annotated[Item, Body(embed=True)]):
    results = {"item_id": item_id, "item": item}

Окрім звичайних типів, таких як `str`, `int`, `float`, та ін. ви можете використовувати складніші типи, які наслідують `str`.

Щоб побачити всі доступні варіанти, ознайомтеся з [Оглядом типів у Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Деякі приклади будуть у наступному розділі.

Наприклад, у моделі `Image` є поле `url`, тому ми можемо оголосити його як `HttpUrl` від Pydantic замість `str`:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

## Get the user { #get-the-user }

`get_current_user` will use a (fake) utility function we created, that takes a token as a `str` and returns our Pydantic `User` model: