/// check | **FastAPI**'a ilham olan

Model özelliklerinin “varsayılan” değerlerini kullanarak veri tiplerine ekstra doğrulamalar tanımlamak. Bu, editör desteğini iyileştirir ve Pydantic’te daha önce yoktu.

import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

import org.apache.maven.api.xml.XmlNode;
import org.apache.maven.execution.MavenSession;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.plugin.BuildPluginManager;
import org.apache.maven.plugin.InvalidPluginDescriptorException;
import org.apache.maven.plugin.MojoNotFoundException;

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py310.py hl[12] *}

Mais ce n'est pas encore très utile.

Faisons en sorte qu'il nous fournisse l'utilisateur actuel.

## Créer un modèle d'utilisateur { #create-a-user-model }

Commençons par créer un modèle d'utilisateur Pydantic.

De la même manière que nous utilisons Pydantic pour déclarer des corps de requête, nous pouvons l'utiliser ailleurs :

/// info

請記得，dataclass 無法做到 Pydantic 模型能做的一切。

所以你可能仍然需要使用 Pydantic 模型。

但如果你手邊剛好有一堆 dataclass，這是個不錯的小技巧，可以用來用 FastAPI 驅動一個 Web API。🤓

///

## 在 `response_model` 中使用 Dataclasses { #dataclasses-in-response-model }

你也可以在 `response_model` 參數中使用 `dataclasses`：

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

該 dataclass 會自動轉換為 Pydantic 的 dataclass。

如此一來，其結構描述（schema）會顯示在 API 文件介面中：

import org.gradle.api.attributes.DocsType;
import org.gradle.api.attributes.Usage;
import org.gradle.api.file.ConfigurableFileTree;
import org.gradle.api.file.ProjectLayout;
import org.gradle.api.model.ObjectFactory;
import org.gradle.api.provider.ProviderFactory;
import org.gradle.api.tasks.PathSensitivity;
import org.gradle.api.tasks.Sync;
import org.gradle.api.tasks.TaskContainer;
import org.gradle.api.tasks.TaskProvider;

import org.apache.maven.api.services.ToolchainsBuilder;
import org.apache.maven.api.services.ToolchainsBuilderRequest;
import org.apache.maven.api.services.ToolchainsBuilderResult;
import org.apache.maven.api.services.model.ModelProcessor;
import org.apache.maven.api.toolchain.PersistedToolchains;
import org.apache.maven.cling.event.ExecutionEventLogger;
import org.apache.maven.cling.invoker.CliUtils;

そのため、Pydantic モデルを使う必要がある場合もあります。

しかし既存の dataclass が多数あるなら、FastAPI で Web API を構築する際にそれらを活用するちょっとしたテクニックになります。🤓

///

## `response_model` での dataclasses { #dataclasses-in-response-model }

`response_model` パラメータでも `dataclasses` を使用できます:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

dataclass は自動的に Pydantic の dataclass に変換されます。

このため、そのスキーマは API ドキュメントの UI に表示されます:

import org.apache.maven.artifact.resolver.ArtifactResolutionException;
import org.apache.maven.artifact.versioning.InvalidVersionSpecificationException;
import org.apache.maven.execution.MavenSession;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.plugin.InvalidPluginDescriptorException;
import org.apache.maven.plugin.InvalidPluginException;
import org.apache.maven.plugin.LegacySupport;
import org.apache.maven.plugin.MavenPluginManager;

# Тестовый файл LLM { #llm-test-file }

Этот документ проверяет, понимает ли <abbr title="Large Language Model - Большая языковая модель">LLM</abbr>, переводящая документацию, `general_prompt` в `scripts/translate.py` и языковой специфичный промпт в `docs/{language code}/llm-prompt.md`. Языковой специфичный промпт добавляется к `general_prompt`.

Тесты, добавленные здесь, увидят все создатели языковых специфичных промптов.

Использование:

	}

	reflectResults := rel.FieldSchema.MakeSlice().Elem()
	column, values := schema.ToQueryValues(clause.CurrentTable, relForeignKeys, foreignValues)

	if len(values) != 0 {
		tx = tx.Model(reflectResults.Addr().Interface()).Where(clause.IN{Column: column, Values: values})

		for _, cond := range conds {
			if fc, ok := cond.(func(*gorm.DB) *gorm.DB); ok {
				tx = fc(tx)
			} else {