# クエリパラメータモデル { #query-parameter-models }

もし関連する**複数のクエリパラメータ**から成るグループがあるなら、それらを宣言するために、**Pydanticモデル**を作成できます。

こうすることで、**複数の場所**で**そのモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのパラメータに対して一度に宣言できます。😎

/// note | 備考

この機能は、FastAPIのバージョン `0.115.0` からサポートされています。🤓

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## Pydanticモデルを使ったクエリパラメータ { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

必要な**クエリパラメータ**を**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、そのパラメータを `Query` として宣言しましょう:

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/// 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).

# ボディ - ネストされたモデル { #body-nested-models }

**FastAPI** を使用すると、深くネストされた任意のモデルを定義、検証、文書化、使用することができます（Pydanticのおかげです）。

## リストのフィールド { #list-fields }

属性をサブタイプとして定義することができます。例えば、Pythonの`list`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

これにより、各項目の型は宣言されていませんが、`tags`はリストになります。

## タイプパラメータを持つリストのフィールド { #list-fields-with-type-parameter }

しかし、Pythonには内部の型、または「タイプパラメータ」を使ってリストを宣言するための特定の方法があります:

**Güncelleme** için tüm değerleri optional olan modeller ile **oluşturma** için zorunlu değerlere sahip modelleri ayırmak için, [Extra Models](extra-models.md) bölümünde anlatılan fikirleri kullanabilirsiniz.

* 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.

### Modèle pour l'entrée { #model-for-input }

Si vous utilisez ce modèle en entrée comme ici :

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

... alors, le champ `description` ne sera **pas requis**. Parce qu'il a une valeur par défaut de `None`.

### Modèle d'entrée dans les documents { #input-model-in-docs }

Nous allons corriger ces choses en ajoutant quelques **modèles supplémentaires**. C'est là que SQLModel brille. ✨

### Créer plusieurs modèles { #create-multiple-models }

Dans **SQLModel**, toute classe de modèle qui a `table=True` est un **modèle de table**.

Et toute classe de modèle qui n'a pas `table=True` est un **modèle de données**, ceux-ci sont en réalité juste des modèles Pydantic (avec deux petites fonctionnalités en plus). 🤓

     *
     * @param modelId The identifier of the desired raw model, must not be {@code null}.
     * @return The raw model or {@code null} if the specified model id does not refer to a known model.
     */
    Model getRawModel(String modelId);

    /**
     * Gets the profiles from the specified model that were active during model building. The model identifier should be

4. The daemon runs the request, sending back data such as logging output or tooling API events and intermediate models while doing so.
5. The daemon sends the result back. For some requests, this might be a simple success/failure result, and for others this might also include a more complex object, such as a tooling API model.

 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.superpom;

import javax.inject.Inject;
import javax.inject.Named;
import javax.inject.Singleton;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

import org.apache.maven.model.InputSource;
import org.apache.maven.model.Model;
import org.apache.maven.model.building.ModelProcessor;

/**