full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | 정보

`**user_dict`에 대한 자세한 설명은 [**추가 모델** 문서](../extra-models.md#about-user_indict){.internal-link target=_blank}를 다시 읽어봅시다.

///

## 토큰 반환하기

`token` 엔드포인트의 응답은 JSON 객체여야 합니다.

`token_type`이 있어야 합니다. 여기서는 "Bearer" 토큰을 사용하므로 토큰 유형은 "`bearer`"여야 합니다.

            assertNotNull(parentElement.child("version").orElse(null));
        }

        @Test
        @DisplayName("should not apply dependency inference to 4.0.0 models")
        void shouldNotApplyDependencyInferenceTo400Models() throws Exception {
            String moduleAPomXml = PomBuilder.create()
                    .namespace("http://maven.apache.org/POM/4.0.0")

   * require a (different in each case) function that translates storedPermits to throttling time.
   *
   * This role is played by storedPermitsToWaitTime(double storedPermits, double permitsToTake). The
   * underlying model is a continuous function mapping storedPermits (from 0.0 to maxStoredPermits)
   * onto the 1/rate (i.e. intervals) that is effective at the given storedPermits. "storedPermits"

////

추가 정보는 있는 그대로 해당 모델의 **JSON 스키마** 결과에 추가되고, API 문서에서 사용합니다.

//// tab | Pydantic v2

Pydantic 버전 2에서 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 공식 문서: Model Config</a>에 나와 있는 것처럼 `dict`를 받는 `model_config` 어트리뷰트를 사용할 것입니다.

`"json_schema_extra"`를 생성된 JSON 스키마에서 보여주고 싶은 별도의 데이터와 `examples`를 포함하는 `dict`으로 설정할 수 있습니다.

////

//// tab | Pydantic v1

import org.apache.maven.execution.MavenExecutionRequest;
import org.apache.maven.execution.ProfileActivation;
import org.apache.maven.execution.ProjectActivation;
import org.apache.maven.jline.MessageUtils;
import org.apache.maven.model.root.DefaultRootLocator;
import org.apache.maven.project.MavenProject;
import org.apache.maven.toolchain.building.ToolchainsBuildingRequest;
import org.apache.maven.toolchain.building.ToolchainsBuildingResult;

	// but we must make sure there is always space to add 256 bytes:
	// https://github.com/aws/aws-sdk-java/blob/master/aws-java-sdk-s3/src/main/java/com/amazonaws/services/s3/model/SelectObjectContentEventStream.java#L197
	maxRecordMessageLength = (128 << 10) - 256
)

var bufLength = payloadLenForMsgLen(maxRecordMessageLength)

#### `RequestValidationError`と`ValidationError`

/// warning | 注意

これらは今のあなたにとって重要でない場合は省略しても良い技術的な詳細です。

///

`RequestValidationError`はPydanticの<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a>のサブクラスです。

**FastAPI** は`response_model`でPydanticモデルを使用していて、データにエラーがあった場合、ログにエラーが表示されるようにこれを使用しています。

pkg image, method (*CMYK) At(int, int) color.Color
pkg image, method (*CMYK) Bounds() Rectangle
pkg image, method (*CMYK) CMYKAt(int, int) color.CMYK
pkg image, method (*CMYK) ColorModel() color.Model
pkg image, method (*CMYK) Opaque() bool
pkg image, method (*CMYK) PixOffset(int, int) int
pkg image, method (*CMYK) Set(int, int, color.Color)
pkg image, method (*CMYK) SetCMYK(int, int, color.CMYK)

///

/// tip | 豆知識

"AlexNet"、"ResNet"そして"LeNet"は機械学習<abbr title="Technically, Deep Learning model architectures">モデル</abbr>の名前です。

///

### *パスパラメータ*の宣言

次に、作成したenumクラスである`ModelName`を使用した型アノテーションをもつ*パスパラメータ*を作成します:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[16] *}

### ドキュメントの確認

              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.main=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.model=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.parser=ALL-UNNAMED</arg>
              <arg>-J--add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.processing=ALL-UNNAMED</arg>