disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | Bilgi

`**user_dict` için daha kapsamlı bir açıklama için [**Extra Models** dokümantasyonundaki ilgili bölüme](../extra-models.md#about-user-in-dict) geri dönüp bakın.

///

## Token’ı Döndürme { #return-the-token }

`token` endpoint’inin response’u bir JSON object olmalıdır.

import pytest
from fastapi.openapi.models import Schema, SchemaType


@pytest.mark.parametrize(
    "type_value",
    [
        "array",
        ["string", "null"],
        None,
    ],
)
def test_allowed_schema_type(
    type_value: SchemaType | list[SchemaType] | None,
) -> None:
    """Test that Schema accepts SchemaType, List[SchemaType] and None for type field."""
    schema = Schema(type=type_value)

* the form model: das Formularmodell
* the form body: der Formularbody
* the header: der Header
* the headers (plural): die Header
* in headers (plural): in Headern
* the forwarded header: der Forwarded-Header
* the lifespan event: das Lifespan-Event
* the lock: der Lock
* the locking: das Locking
* the mobile application: die Mobile-Anwendung
* the model object: das Modellobjekt

~~ under the License.

 -----
 Super POM
 -----
 Hervé Boutemy
 -----
 2011-09-12
 -----

Super POM

 All models implicitly inherit from a super-POM:

    }

    /**
     * Gets the model name.
     *
     * @return the model name
     */
    public String getModel() {
        return model;
    }

    /**
     * Sets the model name.
     *
     * @param model the model name
     * @return this request for method chaining
     */
    public LlmChatRequest setModel(final String model) {
        this.model = model;
        return this;

还记得请求体也是使用 Pydantic 模型声明的吧。

放心，因为使用了 `Depends`，**FastAPI** 不会搞混。

///

/// check | 检查

依赖系统的这种设计方式可以支持不同的依赖项返回同一个 `User` 模型。

而不是局限于只能有一个返回该类型数据的依赖项。

///

## 其它模型 { #other-models }

接下来，直接在*路径操作函数*中获取当前用户，并用 `Depends` 在**依赖注入**系统中处理安全机制。

开发者可以使用任何模型或数据满足安全需求（本例中是 Pydantic 的 `User` 模型）。

而且，不局限于只能使用特定的数据模型、类或类型。

不想在模型中使用 `username`，而是使用 `id` 和 `email`？当然可以。这些工具也支持。

Посмотрим, как это работает, и как это изменить при необходимости.

## Pydantic‑модели для входа и выхода { #pydantic-models-for-input-and-output }

Предположим, у вас есть Pydantic‑модель со значениями по умолчанию, как здесь:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Модель для входа { #model-for-input }

Если использовать эту модель как входную, как здесь:

    page.get_by_role("button", name="GET /items/ Read Items").click()
    page.get_by_role("button", name="Try it out").click()
    # Manually add the screenshot
    page.screenshot(path="docs/en/docs/img/tutorial/header-param-models/image01.png")

    # ---------------------
    context.close()
    browser.close()


process = subprocess.Popen(
    ["fastapi", "run", "docs_src/header_param_models/tutorial001.py"]
)
try:

    page.get_by_role("button", name="POST /login/ Login").click()
    page.get_by_role("button", name="Try it out").click()
    # Manually add the screenshot
    page.screenshot(path="docs/en/docs/img/tutorial/request-form-models/image01.png")

    # ---------------------
    context.close()
    browser.close()


process = subprocess.Popen(
    ["fastapi", "run", "docs_src/request_form_models/tutorial001.py"]
)
try:

Ardından request’i doğrudan kullanıp body’yi `bytes` olarak çıkarıyoruz. Bu da FastAPI’nin request payload’ını JSON olarak parse etmeye çalışmayacağı anlamına gelir.

Sonrasında kodumuzda bu YAML içeriğini doğrudan parse ediyor, ardından YAML içeriğini doğrulamak için yine aynı Pydantic modeli kullanıyoruz: