platforms/core-configuration/kotlin-dsl-provider-plugins/   @gradle/bt-tide
platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-builders/   @gradle/bt-tide
platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-models/     @gradle/bt-tide

# Core automation platform (Declarative DSL)
platforms/core-configuration/declarative-dsl-api/                   @gradle/bt-declarative-gradle-project

        response_fields = {}
        for additional_status_code, response in self.responses.items():
            assert isinstance(response, dict), "An additional response must be a dict"
            model = response.get("model")
            if model:
                assert is_body_allowed_for_status_code(additional_status_code), (
                    f"Status code {additional_status_code} must not have a response body"
                )

Es wird von Pydantic **nicht unterstützt**, dass ein Pydantic‑v2‑Modell Felder hat, die als Pydantic‑v1‑Modelle definiert sind, und umgekehrt.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Nicht unterstützt"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic-v2-Modell"]
            V1Field["Pydantic-v1-Modell"]
        end
        subgraph V1["Pydantic-v1-Modell"]
            V2Field["Pydantic-v2-Modell"]
        end
    end

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein str
# und bekommen Sie Editor-Unterstützung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

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

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

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele precisa ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.

### 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`.