* under the License.
 */
package org.apache.maven.model.building;

import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import java.util.Properties;

import org.apache.maven.model.Model;
import org.apache.maven.model.Profile;
import org.apache.maven.model.resolution.ModelResolver;
import org.apache.maven.model.resolution.WorkspaceModelResolver;

/**

Bir `username` aldığımızı doğruluyoruz ve scope'ları çıkarıyoruz.

Ardından bu veriyi Pydantic model'i ile doğruluyoruz (`ValidationError` exception'ını yakalayarak). JWT token'ı okurken veya Pydantic ile veriyi doğrularken bir hata olursa, daha önce oluşturduğumuz `HTTPException`'ı fırlatıyoruz.

Bunun için Pydantic model'i `TokenData`'yı, `scopes` adlı yeni bir özellik ekleyerek güncelliyoruz.

            <option value="$PROJECT_DIR$/platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-models" />
            <option value="$PROJECT_DIR$/platforms/core-configuration/model-core" />
            <option value="$PROJECT_DIR$/platforms/core-configuration/model-groovy" />
            <option value="$PROJECT_DIR$/platforms/core-configuration/model-reflect" />

/// info

Note that the `TestClient` receives data that can be converted to JSON, not Pydantic models.

If you have a Pydantic model in your test and you want to send its data to the application during testing, you can use the `jsonable_encoder` described in [JSON Compatible Encoder](encoder.md).

///

## Run it { #run-it }

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial002_py310.py hl[4,26] *}

O campo `data` é sempre codificado como JSON. Você pode passar qualquer valor que possa ser serializado como JSON, incluindo modelos do Pydantic.

## Dados brutos { #raw-data }

Se você precisar enviar dados sem codificação JSON, use `raw_data` em vez de `data`.

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

/// info | Інформація

Для повнішого пояснення `**user_dict` перегляньте [документацію для **Додаткових моделей**](../extra-models.md#about-user-in-dict).

///

## Поверніть токен { #return-the-token }

Відповідь точки входу `token` має бути об'єктом JSON.

///

/// check | 확인

이 의존성 시스템이 설계된 방식은 모두 `User` 모델을 반환하는 서로 다른 의존성(서로 다른 "dependables")을 가질 수 있도록 합니다.

해당 타입의 데이터를 반환할 수 있는 의존성이 하나만 있어야 하는 것으로 제한되지 않습니다.

///

## 다른 모델 { #other-models }

이제 *경로 처리 함수*에서 현재 사용자를 직접 가져올 수 있으며, `Depends`를 사용해 **의존성 주입** 수준에서 보안 메커니즘을 처리할 수 있습니다.

그리고 보안 요구 사항을 위해 어떤 모델이나 데이터든 사용할 수 있습니다(이 경우 Pydantic 모델 `User`).

하지만 특정 데이터 모델, 클래스 또는 타입만 사용해야 하는 것은 아닙니다.

import java.io.UncheckedIOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Locale;
import java.util.Objects;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * This class models the contents of a changelog YAML file. We validate it using a
 * JSON Schema, as well as some programmatic checks in {@link ValidateChangelogEntryTask}.
 * <ul>

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip | Astuce

Si vous vous demandez, « AlexNet », « ResNet » et « LeNet » sont juste des noms de <dfn title="Techniquement, architectures de modèles de Deep Learning">modèles</dfn> de Machine Learning.

///

### Déclarer un paramètre de chemin { #declare-a-path-parameter }

Si vous déclarez un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md), FastAPI l'utilise pour sérialiser les données en JSON, en utilisant Pydantic.