Но это всё ещё не слишком полезно.

Сделаем так, чтобы она возвращала текущего пользователя.

## Создать модель пользователя { #create-a-user-model }

Сначала создадим Pydantic-модель пользователя.

Точно так же, как мы используем Pydantic для объявления тел запросов, мы можем использовать его где угодно:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Sobre Pydantic { #about-pydantic }

Pydantic incluye los tests para **FastAPI** con sus propios tests, así que nuevas versiones de Pydantic (por encima de `1.0.0`) siempre son compatibles con FastAPI.

Puedes fijar Pydantic a cualquier versión por encima de `1.0.0` que funcione para ti.

Por ejemplo:

```txt
pydantic>=2.7.0,<3.0.0

但本指南也会分别介绍这两种操作各自的用途。

///

### 使用 Pydantic 的 `exclude_unset` 参数

更新部分数据时，可以在 Pydantic 模型的 `.dict()` 中使用 `exclude_unset` 参数。

比如，`item.dict(exclude_unset=True)`。

这段代码生成的 `dict` 只包含创建 `item` 模型时显式设置的数据，而不包括默认值。

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002.py hl[34] *}

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

# 模式的额外信息 - 例子

您可以在JSON模式中定义额外的信息。

一个常见的用例是添加一个将在文档中显示的`example`。

有几种方法可以声明额外的 JSON 模式信息。

## Pydantic `schema_extra`

您可以使用 `Config` 和 `schema_extra` 为Pydantic模型声明一个示例，如<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Pydantic 文档：定制 Schema </a>中所述:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:21] *}

这些额外的信息将按原样添加到输出的JSON模式中。

from pydantic.v1 import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None

# ボディ - フィールド

`Query`や`Path`、`Body`を使って *path operation関数* のパラメータに追加のバリデーションやメタデータを宣言するのと同じように、Pydanticの`Field`を使ってPydanticモデルの内部でバリデーションやメタデータを宣言することができます。

## `Field`のインポート

まず、以下のようにインポートします:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[4] *}

/// warning | 注意

`Field`は他の全てのもの（`Query`、`Path`、`Body`など）とは違い、`fastapi`からではなく、`pydantic`から直接インポートされていることに注意してください。

///

## モデルの属性の宣言

以下のように`Field`をモデルの属性として使用することができます:

from pydantic.v1 import BaseSettings


class Settings(BaseSettings):
    app_name: str = "Awesome API"
    admin_email: str
    items_per_user: int = 50

    class Config:

    * 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] *}

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

同样，还有很多兼容工具，包括多种语言的代码生成工具。

## Pydantic

FastAPI 充分地利用了 <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> 的优势，用它在后台校验数据。众所周知，Pydantic 擅长的就是数据校验。

同样，`str`、`float`、`bool` 以及很多复合数据类型都可以使用类型声明。

下一章介绍详细内容。

## 顺序很重要

有时，*路径操作*中的路径是写死的。

Da mesma forma, existem muitas ferramentas compatíveis. Incluindo ferramentas de geração de código para muitas linguagens.

## Pydantic { #pydantic }

Toda a validação de dados é realizada nos bastidores pelo <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>, então você recebe todos os benefícios disso. E você sabe que está em boas mãos.