# 헤더 매개변수 모델

관련 있는 **헤더 매개변수** 그룹이 있는 경우, **Pydantic 모델**을 생성하여 선언할 수 있습니다.

이를 통해 **여러 위치**에서 **모델을 재사용** 할 수 있고 모든 매개변수에 대한 유효성 검사 및 메타데이터를 한 번에 선언할 수도 있습니다. 😎

/// note | 참고

이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0` 이후부터 지원됩니다. 🤓

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## Pydantic 모델을 사용한 헤더 매개변수

**Pydantic 모델**에 필요한 **헤더 매개변수**를 선언한 다음, 해당 매개변수를 `Header`로 선언합니다:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }

Afortunadamente, Pydantic proporciona una gran utilidad para manejar estas configuraciones provenientes de variables de entorno con <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings management</a>.

### Instalar `pydantic-settings` { #install-pydantic-settings }

{* ../../docs_src/security/tutorial001.py hl[10] *}

しかし、それはまだそんなに有用ではありません。

現在のユーザーを取得するようにしてみましょう。

## ユーザーモデルの作成

まずは、Pydanticのユーザーモデルを作成しましょう。

ボディを宣言するのにPydanticを使用するのと同じやり方で、Pydanticを別のどんなところでも使うことができます:

{* ../../docs_src/security/tutorial002.py hl[5,12:16] *}

## 依存関係 `get_current_user` を作成

依存関係 `get_current_user` を作ってみましょう。

依存関係はサブ依存関係を持つことができるのを覚えていますか？

    * 在请求和响应中被当作 `str` 处理。
    * 生成的模式将指定这个 `str` 是 `binary` "格式"。
* `Decimal`:
    * 标准的 Python `Decimal`。
    * 在请求和响应中被当做 `float` 一样处理。
* 您可以在这里检查所有有效的pydantic数据类型: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>.

## 例子

下面是一个*路径操作*的示例，其中的参数使用了上面的一些类型。

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001_an_py310.py hl[1,3,12:16] *}

Perceba que isso significa que "`one_person` é uma **instância** da classe `Person`".

Isso não significa que "`one_person` é a **classe** chamada `Person`".

## Modelos Pydantic { #pydantic-models }

O <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> é uma biblioteca Python para executar a validação de dados.

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Nota que esto significa "`one_person` es una **instance** de la clase `Person`".

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic { #pydantic-models }

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

from datetime import datetime, timezone

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel


def test_pydanticv2():
    from pydantic import field_serializer

    class ModelWithDatetimeField(BaseModel):
        dt_field: datetime

        @field_serializer("dt_field")
        def serialize_datetime(self, dt_field: datetime):

PyGithub>=2.3.0,<3.0.0
pydantic>=2.5.3,<3.0.0
pydantic-settings>=2.1.0,<3.0.0
httpx>=0.27.0,<1.0.0
pyyaml >=5.3.1,<7.0.0

Notice that this means "`one_person` is an **instance** of the class `Person`".

It doesn't mean "`one_person` is the **class** called `Person`".

## Pydantic models { #pydantic-models }

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> is a Python library to perform data validation.

You declare the "shape" of the data as classes with attributes.

And each attribute has a type.

もし関連する**複数のクッキー**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Pydanticモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのクッキー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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/// tip | 豆知識

これと同じテクニックは `Query` 、 `Cookie` 、 `Header` にも適用できます。 😎

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## クッキーにPydanticモデルを使用する

必要な複数の**クッキー**パラメータを**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、それを `Cookie` として宣言しましょう: