/// note | "Technische Details"

Tatsächlich erstellen `Query`, `Path` und andere, die sie kennenlernen werden, Instanzen von Unterklassen einer allgemeinen Klasse `Param`, die ihrerseits eine Unterklasse von Pydantics `FieldInfo`-Klasse ist.

Und Pydantics `Field` gibt ebenfalls eine Instanz von `FieldInfo` zurück.

`Body` gibt auch Instanzen einer Unterklasse von `FieldInfo` zurück. Und später werden Sie andere sehen, die Unterklassen der `Body`-Klasse sind.

Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantics Typübersicht</a> an. Sie werden im nächsten Kapitel ein paar Beispiele kennenlernen.

Da wir zum Beispiel im `Image`-Modell ein Feld `url` haben, können wir deklarieren, dass das eine Instanz von Pydantics `HttpUrl` sein soll, anstelle eines `str`:

//// tab | Python 3.10+

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### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden

Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter in der `.model_dump()`-Methode von Pydantic-Modellen sehr nützlich.

Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

/// info

Auch wenn im obige Code Pydantic nicht explizit vorkommt, verwendet FastAPI Pydantic, um diese Standard-Datenklassen in Pydantics eigene Variante von Datenklassen zu konvertieren.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Validierung der Daten

* 100 % Testabdeckung.
* 100 % Typen annotierte Codebasis.

## Pydantic's Merkmale

**FastAPI** ist vollkommen kompatibel (und basiert auf) <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. Das bedeutet, wenn Sie eigenen Pydantic Quellcode haben, funktioniert der.

Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

* Code-Vervollständigung
* Typüberprüfungen
* Refaktorisierung
* Suchen
* Inspektionen

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`RequestValidationError` ist eine Unterklasse von Pydantics <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a>.

**FastAPI** verwendet diesen, sodass Sie, wenn Sie ein Pydantic-Modell für `response_model` verwenden, und ihre Daten fehlerhaft sind, einen Fehler in ihrem Log sehen.

## 특별한 타입과 검증

`str`, `int`, `float` 등과 같은 단일 타입과는 별개로, `str`을 상속하는 더 복잡한 단일 타입을 사용할 수 있습니다.

모든 옵션을 보려면, <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic's exotic types</a> 문서를 확인하세요. 다음 장에서 몇가지 예제를 볼 수 있습니다.

예를 들어 `Image` 모델 안에 `url` 필드를 `str` 대신 Pydantic의 `HttpUrl`로 선언할 수 있습니다:

```Python hl_lines="4  10"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py!}
```

* **CORS**, GZip, 정적 파일, 스트리밍 응답.
* **세션과 쿠키** 지원.
* 100% 테스트 범위.
* 100% 타입이 명시된 코드 베이스.

## Pydantic 기능

**FastAPI**는 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>을 기반으로 하며 Pydantic과 완벽하게 호환됩니다. 그래서 어느 추가적인 Pydantic 코드를 여러분이 가지고 있든 작동할 것입니다.

{!../../docs_src/response_model/tutorial001.py!}
```

/// note | "참고"

`response_model`은 "데코레이터" 메소드(`get`, `post`, 등)의 매개변수입니다. 모든 매개변수들과 본문(body)처럼 *경로 작동 함수*가 아닙니다.

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Pydantic 모델 어트리뷰트를 선언한 것과 동일한 타입을 수신하므로 Pydantic 모델이 될 수 있지만, `List[Item]`과 같이 Pydantic 모델들의 `list`일 수도 있습니다.

FastAPI는 이 `response_model`를 사용하여:

* 출력 데이터를 타입 선언으로 변환.
* 데이터 검증.
* OpenAPI *경로 작동*의 응답에 JSON 스키마 추가.
* 자동 생성 문서 시스템에 사용.

하지만 가장 중요한 것은: