<!--              <exclude>org.apache.maven.model.inheritance.DefaultInheritanceAssembler</exclude>-->

### Security and authentication { #security-and-authentication }

Security and authentication integrated. Without any compromise with databases or data models.

All the security schemes defined in OpenAPI, including:

* HTTP Basic.
* **OAuth2** (also with **JWT tokens**). Check the tutorial on [OAuth2 with JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md).
* API keys in:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare uma variável como str
# e obtenha suporte do editor dentro da função
def main(user_id: str):
    return user_id


# Um modelo do Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Que então pode ser usado como:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

De la même manière, cette base de données n'accepterait pas un modèle Pydantic (un objet avec des attributs), seulement un `dict`.

Vous pouvez utiliser `jsonable_encoder` pour cela.

Elle reçoit un objet, comme un modèle Pydantic, et renvoie une version compatible JSON :

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Dans cet exemple, elle convertirait le modèle Pydantic en `dict`, et le `datetime` en `str`.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

    public Model getModel() {
        return model;
    }

    /**
     * Sets the model being wrapped.
     *
     * @param model The model, may be {@code null}.
     */
    public void setModel(Model model) {
        this.model = model;
    }

    /**
     * Gets the raw model being wrapped.
     *
     * @return The raw model or {@code null} if not set.
     */
    public Model getRawModel() {

# Modèle Full Stack FastAPI { #full-stack-fastapi-template }

Les modèles, bien qu'ils soient généralement livrés avec une configuration spécifique, sont conçus pour être flexibles et personnalisables. Cela vous permet de les modifier et de les adapter aux exigences de votre projet, ce qui en fait un excellent point de départ. 🏁

    /**
     * Gets the file model.
     *
     * @return the file model, never {@code null}.
     */
    @Nonnull
    Model getFileModel();

    /**
     * Gets the file model + build pom transformation, without inheritance nor interpolation.
     *
     * @return The raw model, never {@code null}.
     */
    @Nonnull
    Model getRawModel();

    /**
     * Gets the effective model of the parent POM.
     *

Use base64 apenas se realmente precisar incluir dados binários em JSON e não puder usar arquivos para isso.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Você pode declarar um modelo Pydantic com campos `bytes` e então usar `val_json_bytes` na configuração do modelo para indicar que deve usar base64 para *validar* os dados JSON de entrada; como parte dessa validação, ele decodificará a string base64 em bytes.

    } // -- void setAddDefaultEntities( boolean )

    protected Model read(Reader reader, boolean strict, InputSource source) throws IOException, XmlPullParserException {
        try {
            org.apache.maven.api.model.Model model =
                    delegate.read(reader, strict, source != null ? source.toApiSource() : null);
            return new Model(model);
        } catch (XMLStreamException e) {