import static com.google.common.collect.SneakyThrows.sneakyThrow;
import static java.lang.Math.min;
import static java.util.Objects.requireNonNull;

import com.google.common.annotations.Beta;
import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import com.google.common.math.LongMath;
import com.google.errorprone.annotations.InlineMe;
import com.google.errorprone.annotations.InlineMeValidationDisabled;

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

///

## Pydantic Model ile Query Parameters { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

  - [Changelog since v1.30.0-beta.0](#changelog-since-v1300-beta0)
  - [Changes by Kind](#changes-by-kind-17)
    - [Failing Test](#failing-test-1)
    - [Bug or Regression](#bug-or-regression-15)
  - [Dependencies](#dependencies-17)
    - [Added](#added-17)
    - [Changed](#changed-17)
    - [Removed](#removed-17)
- [v1.30.0-beta.0](#v1300-beta0)
  - [Downloads for v1.30.0-beta.0](#downloads-for-v1300-beta0)

Vous pouvez ensuite renvoyer n'importe quel objet nécessaire, comme d'habitude (un `dict`, un modèle de base de données, etc.).

Et si vous avez déclaré un `response_model`, il sera toujours utilisé pour filtrer et convertir l'objet que vous avez renvoyé.

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

O arquivo com os requisitos de pacote **não muda com frequência**. Então, ao copiar apenas esse arquivo, o Docker será capaz de **usar o cache** para esse passo.

E então, o Docker será capaz de **usar o cache para o próximo passo** que baixa e instala essas dependências. E é aqui que **salvamos muito tempo**. ✨ ...e evitamos tédio esperando. 😪😆

Dessa forma, sua aplicação não precisará gerar o esquema toda vez que um usuário abrir a documentação da sua API.

Ele será gerado apenas uma vez, e o mesmo esquema armazenado em cache será utilizado nas próximas requisições.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescrever o método { #override-the-method }

Daha fazlası için [Pydantic'in dataclasses dokümantasyonuna](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/) bakın.

## Sürüm { #version }

E então você pode retornar qualquer objeto que você precise, como você faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

Tout cela peut ne pas sembler très utile avec ces exemples simples.

Mais vous verrez à quel point c'est utile dans les chapitres sur la **sécurité**.

Et vous verrez aussi la quantité de code que cela vous fera économiser.

# Input ve Output için Ayrı OpenAPI Schema'ları (Ya da Değil) { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }

**Pydantic v2** yayınlandığından beri, üretilen OpenAPI eskisine göre biraz daha net ve **doğru**. 😎

Hatta bazı durumlarda, aynı Pydantic model için OpenAPI içinde input ve output tarafında, **default değerler** olup olmamasına bağlı olarak **iki farklı JSON Schema** bile görebilirsiniz.