* das Event
* das Startup-Event
* das Hochfahren des Servers
* das Shutdown-Event
* das Lifespan-Event

* der Handler
* der Eventhandler
* der Exceptionhandler
* handhaben

* das Modell
* das Pydantic-Modell
* das Datenmodell
* das Datenbankmodell
* das Formularmodell
* das Modellobjekt

* die Klasse
* die Basisklasse
* die Elternklasse
* die Subklasse
* die Kindklasse

Import `BaseSettings` from Pydantic and create a sub-class, very much like with a Pydantic model.

The same way as with Pydantic models, you declare class attributes with type annotations, and possibly default values.

You can use all the same validation features and tools you use for Pydantic models, like different data types and additional validations with `Field()`.

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:

import gradlebuild.identity.extension.GradleModuleExtension
import java.util.jar.Attributes

plugins {
    id("gradlebuild.module-identity")
}

val gradleModule = the<GradleModuleExtension>()

configureJarTasks()

fun configureJarTasks() {
    tasks.withType<Jar>().configureEach {
        archiveBaseName = gradleModule.identity.baseName
        archiveVersion = gradleModule.identity.version.map { it.baseVersion.version }

你可能記得，請求體也會用 Pydantic 模型宣告。

這裡因為你使用了 `Depends`，**FastAPI** 不會混淆。

///

/// check | 檢查

這個依賴系統的設計讓我們可以有不同的依賴（不同的 "dependables"），都回傳 `User` 模型。

我們不受限於只能有一個能回傳該類型資料的依賴。

///

## 其他模型 { #other-models }

現在你可以在*路徑操作函式*中直接取得目前使用者，並在**依賴注入**層處理安全機制，使用 `Depends`。

而且你可以為安全需求使用任意模型或資料（本例中是 Pydantic 模型 `User`）。

但你不受限於某個特定的資料模型、類別或型別。

想在模型中只有 `id` 與 `email` 而沒有任何 `username`？當然可以。你可以用同樣的工具達成。

      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.codehaus.modello</groupId>
        <artifactId>modello-maven-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <version>1.0.0</version>
          <models>
            <model>src/main/mdo/profiles.mdo</model>
            <model>src/main/mdo/paramdoc.mdo</model>
          </models>
        </configuration>
        <executions>
          <execution>

{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.py hl[1,9,12] *}

Sonrasında, normalde yaptığınız gibi ihtiyacınız olan herhangi bir nesneyi döndürebilirsiniz (`dict`, bir veritabanı modeli, vb.).

Ve eğer bir `response_model` tanımladıysanız, döndürdüğünüz nesneyi filtrelemek ve dönüştürmek için yine kullanılacaktır.