@SuppressWarnings("module")
module okhttp3.coroutines {
  requires okhttp3;
  exports okhttp3.coroutines;

@SuppressWarnings("module")
module okhttp3.java.net.cookiejar {
  requires okhttp3;
  exports okhttp3.java.net.cookiejar;

@SuppressWarnings("module")
module okhttp3.sse {
  requires okhttp3;
  exports okhttp3.sse;

from typing import Annotated, Optional

from annotated_doc import Doc
from fastapi.openapi.models import OpenIdConnect as OpenIdConnectModel
from fastapi.security.base import SecurityBase
from starlette.exceptions import HTTPException
from starlette.requests import Request
from starlette.status import HTTP_401_UNAUTHORIZED


class OpenIdConnect(SecurityBase):
    """
    OpenID Connect authentication class. An instance of it would be used as a

@SuppressWarnings("module")
module okhttp3.dnsoverhttps {
  requires okhttp3;
  exports okhttp3.dnsoverhttps;

under the License.
-->

<project>
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <artifactId>aid</artifactId>
  <groupId>gid</groupId>
  <version>0.1</version>
  <packaging>pom</packaging>

  <modules>
    <module> </module>
  </modules>

No está soportado por Pydantic tener un modelo de Pydantic v2 con sus propios campos definidos como modelos de Pydantic v1 o viceversa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end
        subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
            V2Field["Pydantic v2 Model"]
        end
    end

////

/// info | Información

En la versión 1 de Pydantic el método para obtener el JSON Schema para un modelo se llamaba `Item.schema()`, en la versión 2 de Pydantic, el método se llama `Item.model_json_schema()`.

///

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.

////

/// info | Informação

Na versão 1 do Pydantic, o método para obter o JSON Schema de um modelo é `Item.schema()`, na versão 2 do Pydantic, o método é `Item.model_json_schema()`.

///

Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber no formato YAML.

## Other models { #other-models }

You can now get the current user directly in the *path operation functions* and deal with the security mechanisms at the **Dependency Injection** level, using `Depends`.

And you can use any model or data for the security requirements (in this case, a Pydantic model `User`).

But you are not restricted to using some specific data model, class or type.