}}

	for idx, result := range results {
		t.Run(fmt.Sprintf("case #%v", idx), func(t *testing.T) {
			user, _ := schema.Parse(&tests.User{}, &sync.Map{}, db.NamingStrategy)
			stmt := &gorm.Statement{DB: db, Table: user.Table, Schema: user, Clauses: map[string]clause.Clause{}}
			clause.Expr{SQL: result.SQL, Vars: result.Vars}.Build(stmt)
			if stmt.SQL.String() != result.Result {

		}
		tx = tx.callbacks.Create().Execute(tx.Set("gorm:update_track_time", true))
	case reflect.Struct:
		if err := tx.Statement.Parse(value); err == nil && tx.Statement.Schema != nil {
			for _, pf := range tx.Statement.Schema.PrimaryFields {
				if _, isZero := pf.ValueOf(tx.Statement.Context, reflectValue); isZero {
					return tx.callbacks.Create().Execute(tx)
				}
			}
		}

		fallthrough
	default:

**FastAPI** tomará el modelo de Pydantic de allí, generará el JSON Schema y lo colocará en el lugar correcto.

El lugar correcto es:

* En la clave `content`, que tiene como valor otro objeto JSON (`dict`) que contiene:
  * Una clave con el media type, por ejemplo, `application/json`, que contiene como valor otro objeto JSON, que contiene:
    * Una clave `schema`, que tiene como valor el JSON Schema del modelo, aquí es el lugar correcto.

Type\":\"date_histogram\"},\"y\":[{\"accessor\":1,\"format\":{\"id\":\"number\"},\"params\":{},\"aggType\":\"count\"}]}},\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"enabled\":true,\"type\":\"count\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{\"customLabel\":\"Query Count\"}},{\"id\":\"2\",\"enabled\":true,\"type\":\"date_histogram\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"requestedAt\",\"timeRange\":{\"from\":\"now-2d\",\"to\":\"now\"},\"useNormalizedEsInterval\":true,\"interval\":\"s\",\"drop_partials\":false,\"mi...

	keys := make([]string, 0, len(mapValue))
	for k := range mapValue {
		keys = append(keys, k)
	}
	sort.Strings(keys)

	for _, k := range keys {
		value := mapValue[k]
		if stmt.Schema != nil {
			if field := stmt.Schema.LookUpField(k); field != nil {
				k = field.DBName
			}
		}

		if v, ok := selectColumns[k]; (ok && v) || (!ok && !restricted) {
			values.Columns = append(values.Columns, clause.Column{Name: k})

  integrity sha512-LG4opVs2ANWZ1TJoKc937iMmNstM/d0ae1vNbnBvBhqCSezgVUOzcLCqbI5elV8Vy6WKwKjaqR+zO9VKirBBCA==

"@types/json-schema@*", "@types/json-schema@^7.0.8":
  version "7.0.11"
  resolved "https://registry.yarnpkg.com/@types/json-schema/-/json-schema-7.0.11.tgz#d421b6c527a3037f7c84433fd2c4229e016863d3"
  integrity sha512-wOuvG1SN4Us4rez+tylwwwCV1psiNVOkJeM3AUWUNWg/jDQY2+HE/444y5gc+jBmRqASOm2Oeh5c1axHobwRKQ==

    OAuth2PasswordRequestForm,
    OAuth2PasswordRequestFormStrict,
    OpenIdConnect,
    SecurityScopes,
)
```

## API Key Security Schemes

::: fastapi.security.APIKeyCookie

::: fastapi.security.APIKeyHeader

::: fastapi.security.APIKeyQuery

## HTTP Authentication Schemes

::: fastapi.security.HTTPBasic

::: fastapi.security.HTTPBearer

::: fastapi.security.HTTPDigest

## HTTP Credentials

- Fixed a bug that prevents kubectl to validate CRDs with schema using x-kubernetes-preserve-unknown-fields on object fields.

#### OpenAPI i JSON Schema

OpenAPI definiuje API Schema dla Twojego API, który zawiera definicje (lub "schematy") danych wysyłanych i odbieranych przez Twój interfejs API przy użyciu **JSON Schema**, standardu dla schematów danych w formacie JSON.

#### Sprawdź `openapi.json`

Jeśli jesteś ciekawy, jak wygląda surowy schemat OpenAPI, FastAPI automatycznie generuje JSON Schema z opisami wszystkich Twoich API.

///

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial002_py310.py hl[10] *}

### Same Schema for Input and Output Models in Docs { #same-schema-for-input-and-output-models-in-docs }

And now there will be one single schema for input and output for the model, only `Item`, and it will have `description` as **not required**:

<div class="screenshot">