## Pydantic 的 `Settings`

幸运的是，Pydantic 提供了一个很好的工具来处理来自环境变量的设置，即<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings management</a>。

### 创建 `Settings` 对象

从 Pydantic 导入 `BaseSettings` 并创建一个子类，与 Pydantic 模型非常相似。

与 Pydantic 模型一样，您使用类型注释声明类属性，还可以指定默认值。

您可以使用与 Pydantic 模型相同的验证功能和工具，比如不同的数据类型和使用 `Field()` 进行附加验证。

* `Decimal`:
    * Standard-Python-`Decimal`.
    * In Requests und Responses wird es wie ein `float` behandelt.
* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Datentypen</a>.

## Beispiel { #example }

Hier ist ein Beispiel für eine *Pfadoperation* mit Parametern, die einige der oben genannten Typen verwenden.

    * 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] *}

**FastAPI** 将从请求中的**表单数据**中**提取**出**每个字段**的数据，并提供您定义的 Pydantic 模型。

## 检查文档

您可以在文档 UI 中验证它，地址为 `/docs` ：

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/request-form-models/image01.png">
</div>

## 禁止额外的表单字段

在某些特殊使用情况下（可能并不常见），您可能希望将表单字段**限制**为仅在 Pydantic 模型中声明过的字段，并**禁止**任何**额外**的字段。

/// note

自 FastAPI 版本 `0.114.0` 起支持此功能。🤓

///

您可以使用 Pydantic 的模型配置来禁止（ `forbid` ）任何额外（ `extra` ）字段：

* 100% test coverage.
* 100% type annotated codebase.

## Pydantic features { #pydantic-features }

**FastAPI** is fully compatible with (and based on) <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. So, any additional Pydantic code you have, will also work.

# 쿼리 매개변수 모델

연관된 쿼리 **매개변수** 그룹이 있다면 **Pydantic 모델** 을 사용해 선언할 수 있습니다.

이렇게 하면 **여러 곳**에서 **모델을 재사용**할 수 있을 뿐만 아니라, 매개변수에 대한 검증 및 메타데이터도 한 번에 선언할 수 있습니다. 😎

/// note | 참고

이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0`부터 제공됩니다. 🤓

///

## 쿼리 매개변수와 Pydantic 모델

필요한 **쿼리 매개변수**를 **Pydantic 모델** 안에 선언한 다음, 모델을 `Query`로 선언합니다.

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }

Glücklicherweise bietet Pydantic ein großartiges Werkzeug zur Verarbeitung dieser Einstellungen, die von Umgebungsvariablen stammen, mit <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings Management</a>.

### `pydantic-settings` installieren { #install-pydantic-settings }

Al usar **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida { #pydantic-models-for-input-and-output }

Ao usar **Pydantic v2**, o OpenAPI gerado é um pouco mais exato e **correto** do que antes. 😎

Inclusive, em alguns casos, ele terá até **dois JSON Schemas** no OpenAPI para o mesmo modelo Pydantic, para entrada e saída, dependendo se eles possuem **valores padrão**.

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída { #pydantic-models-for-input-and-output }

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`.