$ fastapi dev

 ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮
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 │  Serving at: http://127.0.0.1:8000                  │
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 │  API docs: http://127.0.0.1:8000/docs               │
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 │  Running in development mode, for production use:   │

<img src="/img/python-types/image06.png">

これは「`one_person` はクラス `Person` の **インスタンス** である」ことを意味します。

「`one_person` は `Person` という名前の **クラス** である」という意味ではありません。

## Pydantic のモデル { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) はデータ検証を行うための Python ライブラリです。

データの「形」を属性付きのクラスとして宣言します。

そして、それぞれの属性は型を持ちます。

さらに、いくつかの値を持つクラスのインスタンスを作成すると、その値を検証し、適切な型に変換して（もしそうであれば）すべてのデータを持つオブジェクトを提供してくれます。

import org.apache.maven.api.plugin.descriptor.lifecycle.LifecycleConfiguration;
import org.apache.maven.artifact.Artifact;
import org.apache.maven.artifact.ArtifactUtils;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.plugin.lifecycle.io.LifecycleStaxReader;
import org.codehaus.plexus.classworlds.realm.ClassRealm;
import org.codehaus.plexus.component.repository.ComponentDescriptor;

import org.gradle.api.file.FileCollection;
import org.gradle.api.file.RegularFileProperty;
import org.gradle.api.logging.Logger;
import org.gradle.api.logging.Logging;
import org.gradle.api.model.ObjectFactory;
import org.gradle.api.provider.MapProperty;
import org.gradle.api.provider.Property;
import org.gradle.api.provider.SetProperty;
import org.gradle.api.tasks.CompileClasspath;
import org.gradle.api.tasks.Input;

# 요청 예제 데이터 선언 { #declare-request-example-data }

여러분의 앱이 받을 수 있는 데이터 예제를 선언할 수 있습니다.

여기 이를 위한 몇 가지 방식이 있습니다.

## Pydantic 모델 속 추가 JSON 스키마 데이터 { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

생성된 JSON 스키마에 추가될 Pydantic 모델을 위한 `examples`을 선언할 수 있습니다.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

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

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

/// info | 信息

`user_dict` 的说明，详见[**更多模型**一章](../extra-models.md#about-user-in-dict)。

///

## 返回 Token { #return-the-token }

`token` 端点的响应必须是 JSON 对象。

响应返回的内容应该包含 `token_type`。本例中用的是**Bearer**Token，因此， Token 类型应为**`bearer`**。

import org.apache.maven.lifecycle.internal.ReactorContext;
import org.apache.maven.lifecycle.internal.Task;
import org.apache.maven.lifecycle.internal.TaskSegment;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.model.PluginExecution;
import org.apache.maven.plugin.MavenPluginManager;
import org.apache.maven.plugin.MojoExecution;
import org.apache.maven.plugin.MojoNotFoundException;

 * KIND, either express or implied.  See the License for the
 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.interpolation.reflection;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Hashtable;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;

# リクエストのExampleデータの宣言 { #declare-request-example-data }

アプリが受け取れるデータの例を宣言できます。

ここでは、それを行ういくつかの方法を紹介します。

## Pydanticモデルでの追加JSON Schemaデータ { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

生成されるJSON Schemaに追加されるPydanticモデルの`examples`を宣言できます。

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

その追加情報は、そのモデルの出力**JSON Schema**にそのまま追加され、APIドキュメントで使用されます。

然後，你一樣會得到完整的編輯器支援：

<img src="/img/python-types/image06.png">

請注意，這表示「`one_person` 是類別 `Person` 的『實例（instance）』」。

並不是「`one_person` 就是名為 `Person` 的『類別（class）』」。

## Pydantic 模型 { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 是一個用來做資料驗證的 Python 程式庫。

你以帶有屬性的類別來宣告資料的「形狀」。

而每個屬性都有其型別。

接著你用一些值建立這個類別的實例，它會驗證這些值、在需要時把它們轉換成適當的型別，然後回給你一個包含所有資料的物件。

你也會對這個產生的物件得到完整的編輯器支援。