{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001.py hl[9,11,16,22,24,29:30,33:35,40:41] *}

### `**user_in.dict()`について

#### Pydanticの`.dict()`

`user_in`は`UserIn`クラスのPydanticモデルです。

Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.dict()`メソッドがあります。

そこで、以下のようなPydanticオブジェクト`user_in`を作成すると:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

そして呼び出すと:

* テストカバレッジ100%
* 型アノテーション100%のコードベース

## Pydanticの特徴

**FastAPI**は<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic </strong></a>と完全に互換性があります（そしてベースになっています）。したがって、追加のPydanticコードがあれば、それも機能します。

データベースのために<abbr title = "Object-Relational Mapper">ORM</abbr>sや、<abbr title = "Object-Document Mapper">ODM</abbr>sなどの、Pydanticに基づく外部ライブラリを備えています。

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

## `Field` importieren { #import-field }

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

## 特殊な型とバリデーション

`str`や`int`、`float`のような通常の単数型の他にも、`str`を継承したより複雑な単数型を使うこともできます。

すべてのオプションをみるには、<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydanticのエキゾチック な型</a>のドキュメントを確認してください。次の章でいくつかの例をみることができます。

例えば、`Image`モデルのように`url`フィールドがある場合、`str`の代わりにPydanticの`HttpUrl`を指定することができます:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py hl[4,10] *}

from fastapi.types import IncEx
from pydantic import BaseModel
from pydantic.color import Color
from pydantic.networks import AnyUrl, NameEmail
from pydantic.types import SecretBytes, SecretStr
from pydantic_core import PydanticUndefinedType

from ._compat import (
    Url,
    is_pydantic_v1_model_instance,
)


# Taken from Pydantic v1 as is
def isoformat(o: Union[datetime.date, datetime.time]) -> str:

* `Decimal`:
    * Стандартний Пайтонівський `Decimal`.
    * У запитах і відповідях це буде оброблено так само, як і `float`.
* Ви можете перевірити всі дійсні типи даних Pydantic тут: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">типи даних Pydantic</a>.

## Приклад

Ось приклад *path operation* з параметрами, використовуючи деякі з вищезазначених типів.

    * 生成されたスキーマは`str`で`binary`の「フォーマット」持つことを指定します。
* `Decimal`:
    * Pythonの標準的な`Decimal`です。
    * リクエストやレスポンスでは`float`と同じように扱います。

* Pydanticの全ての有効な型はこちらで確認できます: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>。
## 例

ここでは、上記の型のいくつかを使用したパラメータを持つ*path operation*の例を示します。

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[1,2,12:16] *}

So, you can just let **FastAPI** use the correct Starlette version.

## About Pydantic { #about-pydantic }

Pydantic includes the tests for **FastAPI** with its own tests, so new versions of Pydantic (above `1.0.0`) are always compatible with FastAPI.

You can pin Pydantic to any version above `1.0.0` that works for you.

For example:

```txt
pydantic>=2.7.0,<3.0.0