## Importar `Field`

Primero, tienes que importarlo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Advertencia

Fíjate que `Field` se importa directamente desde `pydantic`, no desde `fastapi` como el resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

/// info | 정보

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

여기에서 사용하는 예제는 Pydantic v1과의 호환성을 위해 `.dict()`를 사용하지만, Pydantic v2를 사용할 수 있다면 `.model_dump()`를 사용하는 것이 좋습니다.

///

### `**user_in.dict()` 에 대하여

#### Pydantic의 `.dict()`

`user_in`은 Pydantic 모델 클래스인 `UserIn`입니다.

Pydantic 모델은 모델 데이터를 포함한 `dict`를 반환하는 `.dict()` 메서드를 제공합니다.

        ```
    validations:
      required: true
  - type: input
    id: pydantic-version
    attributes:
      label: Pydantic Version
      description: |
        What Pydantic version are you using?

        You can find the Pydantic version with:

        ```bash
        python -c "import pydantic; print(pydantic.version.VERSION)"
        ```
    validations:
      required: true
  - type: input

👆 🚫🔜 🚫 📌 ⏬ `starlette`.

🎏 ⏬ **FastAPI** 🔜 ⚙️ 🎯 🆕 ⏬ 💃.

, 👆 💪 ➡️ **FastAPI** ⚙️ ☑ 💃 ⏬.

## 🔃 Pydantic

Pydantic 🔌 💯 **FastAPI** ⏮️ 🚮 👍 💯, 🆕 ⏬ Pydantic (🔛 `1.0.0`) 🕧 🔗 ⏮️ FastAPI.

👆 💪 📌 Pydantic 🙆 ⏬ 🔛 `1.0.0` 👈 👷 👆 & 🔛 `2.0.0`.

🖼:

```txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0

# 📣 📨 🖼 💽

👆 💪 📣 🖼 💽 👆 📱 💪 📨.

📥 📚 🌌 ⚫️.

## Pydantic `schema_extra`

👆 💪 📣 `example` Pydantic 🏷 ⚙️ `Config` &amp; `schema_extra`, 🔬 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#customizing-json-schema" class="external-link" target="_blank">Pydantic 🩺: 🔗 🛃</a>:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py hl[15:23] *}

👈 ➕ ℹ 🔜 🚮-🔢 **🎻 🔗** 👈 🏷, &amp; ⚫️ 🔜 ⚙️ 🛠️ 🩺.

/// tip

Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user`

///

## Pydantic-модель для cookies

Объявите параметры **cookie**, которые вам нужны, в **Pydantic-модели**, а затем объявите параметр как `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** **извлечёт** данные для **каждого поля** из **cookies**, полученных в запросе, и выдаст вам объявленную Pydantic-модель.

## Проверка сгенерированной документации

    * 생성된 스키마는 이것이 `binary` "형식"의 `str`임을 명시합니다.
* `Decimal`:
    * 표준 파이썬의 `Decimal`.
    * 요청과 응답에서 `float`와 동일하게 다뤄집니다.
* 여기에서 모든 유효한 pydantic 데이터 자료형을 확인할 수 있습니다: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 데이터 자료형</a>.

## 예시

위의 몇몇 자료형을 매개변수로 사용하는 *경로 작동* 예시입니다.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

The same way, this database wouldn't receive a Pydantic model (an object with attributes), only a `dict`.

You can use `jsonable_encoder` for that.

It receives an object, like a Pydantic model, and returns a JSON compatible version:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

In this example, it would convert the Pydantic model to a `dict`, and the `datetime` to a `str`.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.