"ctx": {"pattern": "^fixedquery$"},
                    "loc": ["query", "item-query"],
                    "msg": 'string does not match regex "^fixedquery$"',
                    "type": "value_error.str.regex",
                }
            ]
        }
    )


def test_openapi_schema(client: TestClient):
    response = client.get("/openapi.json")
    assert response.status_code == 200, response.text

                    "ctx": {"pattern": "^fixedquery$"},
                    "loc": ["query", "item-query"],
                    "msg": 'string does not match regex "^fixedquery$"',
                    "type": "value_error.str.regex",
                }
            ]
        }
    )


@needs_py310
def test_openapi_schema(client: TestClient):
    response = client.get("/openapi.json")

Dazu aktualisieren wir das Pydantic-Modell `TokenData` mit einem neuen Attribut `scopes`.

Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.

Anstelle beispielsweise eines `dict`s oder etwas anderem, was später in der Anwendung zu Fehlern führen könnte und darum ein Sicherheitsrisiko darstellt.

### `UploadFile`

`UploadFile` 은 다음과 같은 어트리뷰트가 있습니다:

* `filename` : 문자열(`str`)로 된 업로드된 파일의 파일명입니다 (예: `myimage.jpg`).
* `content_type` : 문자열(`str`)로 된 파일 형식(MIME type / media type)입니다 (예: `image/jpeg`).

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Sau đó có thể được sử dụng:

```Python

编写带有类型标注的标准 Python：

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

可以像这样来使用：

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

### `UploadFile`

`UploadFile` 的属性如下：

* `filename`：上传文件名字符串（`str`），例如， `myimage.jpg`；
* `content_type`：内容类型（MIME 类型 / 媒体类型）字符串（`str`），例如，`image/jpeg`；

async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

////

//// tab | Python 3.6+ без Annotated

/// tip | "Подсказка"

Предпочтительнее использовать версию с аннотацией, если это возможно.

///

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):

```Python hl_lines="11  13-14"
{!> ../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
```

////

* `description: Union[str, None] = None` (oder `str | None = None` in Python 3.10) hat einen Defaultwert `None`.
* `tax: float = 10.5` hat einen Defaultwert `10.5`.
* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

```

/// note | "참고"

경로 매개변수는 경로의 일부여야 하므로 언제나 필수적입니다.

즉, `...`로 선언해서 필수임을 나타내는게 좋습니다.

그럼에도 `None`으로 선언하거나 기본값을 지정할지라도 아무 영향을 끼치지 않으며 언제나 필수입니다.

///

## 필요한 경우 매개변수 정렬하기

`str` 형인 쿼리 매개변수 `q`를 필수로 선언하고 싶다고 해봅시다.

해당 매개변수에 대해 아무런 선언을 할 필요가 없으므로 `Query`를 정말로 써야할 필요는 없습니다.

하지만 `item_id` 경로 매개변수는 여전히 `Path`를 사용해야 합니다.

파이썬은 "기본값"이 없는 값 앞에 "기본값"이 있는 값을 입력하면 불평합니다.