"description": "Query string for the items to search in the database that have a good match",
                                # See https://github.com/pydantic/pydantic/blob/80353c29a824c55dea4667b328ba8f329879ac9f/tests/test_fastapi.sh#L25-L34.
                                **(
                                    {"deprecated": True}

## Full Stack FastAPI 템플릿 - 기술 스택과 기능들

- ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com): Python 백엔드 API.
    - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com): Python SQL 데이터 상호작용을 위한 (ORM).
    - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev): FastAPI에 의해 사용되는, 데이터 검증과 설정관리.
    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org): SQL 데이터베이스.
- 🚀 [React](https://react.dev): 프론트엔드.
    - 💃 TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev) 및 기타 현대적인 프론트엔드 스택을 사용.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Por exemplo, para declarar um outro retorno com o status code `404` e um modelo do Pydantic chamado `Message`, você pode escrever:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py39.py hl[18,22] *}

你不应该固定`starlette`的版本。

不同版本的 **FastAPI** 将使用特定的较新版本的 Starlette。

因此，**FastAPI** 自己可以使用正确的 Starlette 版本。

## 关于 Pydantic

Pydantic 包含针对 **FastAPI** 的测试及其自己的测试，因此 Pydantic 的新版本（`1.0.0`以上）始终与 FastAPI 兼容。

你可以将 Pydantic 固定到适合你的`1.0.0`以上和`2.0.0`以下的任何版本。

例如：

````txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0

La clase `Hero` es muy similar a un modelo de Pydantic (de hecho, en el fondo, realmente *es un modelo de Pydantic*).

Hay algunas diferencias:

* `table=True` le dice a SQLModel que este es un *modelo de tabla*, que debe representar una **tabla** en la base de datos SQL, no es solo un *modelo de datos* (como lo sería cualquier otra clase regular de Pydantic).

Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.

///

### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

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)`.

///

### Pydanticの`exclude_unset`パラメータの使用

部分的な更新を受け取りたい場合は、Pydanticモデルの`.dict()`の`exclude_unset`パラメータを使用すると非常に便利です。

`item.dict(exclude_unset=True)`のように。

これにより、`item`モデルの作成時に設定されたデータのみを持つ`dict`が生成され、デフォルト値は除外されます。

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

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

### Pydanticの`update`パラメータ

Визначити додаткові перевірки для типів даних, використовуючи значення "за замовчуванням" атрибутів моделі. Це покращує підтримку редактора, а раніше вона була недоступна в Pydantic.

 Це фактично надихнуло оновити частини Pydantic, щоб підтримувати той самий стиль оголошення перевірки (всі ці функції вже доступні в Pydantic).

///

### <a href="https://github.com/hugapi/hug" class="external-link" target="_blank">Hug</a>

Se você quiser proteger sua API, há várias coisas melhores que você pode fazer, por exemplo:

* Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de solicitação e respostas.
* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.

import pytest
from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from inline_snapshot import snapshot
from pydantic import BaseModel


@pytest.fixture(name="client")
def client_fixture() -> TestClient:
    from fastapi import Body
    from pydantic import Discriminator, Tag

    class Cat(BaseModel):
        pet_type: str = "cat"
        meows: int

    class Dog(BaseModel):