{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

### Usando o parâmetro `update` do Pydantic { #using-pydantics-update-parameter }

Agora, você pode criar uma cópia do modelo existente usando `.model_copy()`, e passar o parâmetro `update` com um `dict` contendo os dados para atualizar.

Como `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[8,13] *}

### 触发异常 { #raise-exceptions }

路径装饰器依赖项与正常的依赖项一样，可以 `raise` 异常：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}

### 返回值 { #return-values }

无论路径装饰器依赖项是否返回值，路径操作都不会使用这些值。

因此，可以复用在其他位置使用过的、（能返回值的）普通依赖项，即使没有使用这个值，也会执行该依赖项：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}

Припустімо, у вас є модель Pydantic зі значеннями за замовчуванням, наприклад:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Модель для введення { #model-for-input }

Якщо ви використовуєте цю модель як введення, як тут:

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

…тоді поле `description` не буде обов'язковим, адже воно має значення за замовчуванням `None`.

//tensorflow/lite/experimental/examples/lstm:rnn_cell.py
//tensorflow/lite/experimental/examples/lstm:unidirectional_sequence_lstm_test
//tensorflow/lite/experimental/examples/lstm:unidirectional_sequence_lstm_test.py
//tensorflow/lite/python:interpreter
//tensorflow/lite/python:interpreter_test
//tensorflow/lite/python:interpreter.py
//tensorflow/lite/python:interpreter_test.py
EOF

이 문서는 문서를 번역하는 <abbr title="Large Language Model - 대규모 언어 모델">LLM</abbr>이 `scripts/translate.py`의 `general_prompt`와 `docs/{language code}/llm-prompt.md`의 언어별 프롬프트를 이해하는지 테스트합니다. 언어별 프롬프트는 `general_prompt`에 추가됩니다.

여기에 추가된 테스트는 언어별 프롬프트를 설계하는 모든 사람이 보게 됩니다.

사용 방법은 다음과 같습니다:

* 언어별 프롬프트 `docs/{language code}/llm-prompt.md`를 준비합니다.
* 이 문서를 원하는 대상 언어로 새로 번역합니다(예: `translate.py`의 `translate-page` 명령). 그러면 `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` 아래에 번역이 생성됩니다.

Burada sadece göstermek için bunu mesaja dahil ediyoruz.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py310.py hl[8] *}

Ardından Uvicorn'u şu şekilde başlatırsanız:

<div class="termy">

```console
$ fastapi run main.py --forwarded-allow-ips="*" --root-path /api/v1

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Deklarieren Sie die erforderlichen **Header-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Header`:

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

Déclarez les **paramètres d'en-tête** dont vous avez besoin dans un **modèle Pydantic**, puis déclarez le paramètre comme `Header` :

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

**FastAPI** extrait les données de **chaque champ** depuis les **en-têtes** de la requête et vous fournit le modèle Pydantic que vous avez défini.

## Consulter la documentation { #check-the-docs }

Você pode defini-los da seguinte maneira:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_py310.py hl[3:16, 19:32] *}

/// tip | Dica

Você pode escrever Markdown no campo `description` e ele será renderizado na saída.

///

Com essa configuração, a documentação automática da API se pareceria com:

Önce bir örnekle başlayıp sonra ayrıntılarına bakalım.

Aşağıdaki gibi `yield` kullanan async bir `lifespan()` fonksiyonu oluşturuyoruz:

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py310.py hl[16,19] *}