* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.

        </executions>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.codehaus.modello</groupId>
        <artifactId>modello-maven-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <version>1.2.0</version>
          <models>
            <model>../../api/maven-api-cli/src/main/mdo/core-extensions.mdo</model>
          </models>
          <templates>
            <template>reader-stax.vm</template>

class SettingsUtilsTest {

    @Test
    void testShouldAppendRecessivePluginGroupIds() {
        Settings dominant = Settings.newBuilder()
                .pluginGroups(Arrays.asList("org.apache.maven.plugins", "org.codehaus.modello"))
                .build();

        Settings recessive = Settings.newBuilder()
                .pluginGroups(Arrays.asList("org.codehaus.plexus"))
                .build();

///

/// note

Notice that the input model is still validated.

So, if you want to receive partial updates that can omit all the attributes, you need to have a model with all the attributes marked as optional (with default values or `None`).

To distinguish from the models with all optional values for **updates** and models with required values for **creation**, you can use the ideas described in [Extra Models](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.

  specific language governing permissions and limitations
  under the License.

-->
<model xmlns="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0 https://codehaus-plexus.github.io/modello/xsd/modello-2.0.0.xsd"
  xml.namespace="http://maven.apache.org/TOOLCHAINS/${version}"

## Caso de uso { #use-case }

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de machine learning** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

Os mesmos modelos são compartilhados entre as requisições, então não é um modelo por requisição, ou um por usuário, ou algo parecido.

    }

    @Test
    public void testToStringNotNonsense() {
        MailingList list = new MailingList();
        list.setName("modello-dev");

        String s = list.toString();

        assertEquals("MailingList {name=modello-dev, archive=null}", s);
    }

Коли Ви дивитесь автоматичну документацію, Ви можете побачити, що вхідна модель і вихідна модель мають власну JSON-схему:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

І обидві моделі використовуються для інтерактивної API-документації:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Інші анотації типів повернення

В автоматической документации вы увидите, что у входной и выходной моделей есть свои JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

И обе модели используются в интерактивной документации API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Другие аннотации возвращаемых типов { #other-return-type-annotations }

Você pode ver esses schemas porque eles foram declarados com os modelos no app.

Essas informações estão disponíveis no **schema OpenAPI** do app e são mostradas na documentação da API.

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Hey API { #hey-api }