* @param reference any array of the desired type
   * @param length the length of the new array
   */
  /*
   * The new array contains nulls, even if the old array did not. If we wanted to be accurate, we
   * would declare a return type of `@Nullable T[]`. However, we've decided not to think too hard
   * about arrays for now, as they're a mess.
   */
  public static <T extends @Nullable Object> T[] newArray(T[] reference, int length) {

Якщо вам цікаво, «AlexNet», «ResNet» та «LeNet» — це просто назви моделей машинного навчання <dfn title="Технічно, архітектури моделей глибокого навчання">моделі</dfn>.

///

### Оголосіть *параметр шляху* { #declare-a-path-parameter }

Потім створіть *параметр шляху* з анотацією типу, використовуючи створений вами клас enum (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}

# Декларування прикладів вхідних даних { #declare-request-example-data }

Ви можете задати приклади даних, які ваш застосунок може отримувати.

Ось кілька способів, як це зробити.

## Додаткові дані Схеми JSON у моделях Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Ви можете задати `examples` для моделі Pydantic, які буде додано до згенерованої Схеми JSON.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

    "tax": 3.5
}
```

...`description`과 `tax`는 (기본 값이 `None`으로 되어 있어) 선택적이기 때문에, 이 JSON "`object`"는 다음과 같은 상황에서도 유효합니다:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## 매개변수로서 선언하기 { #declare-it-as-a-parameter }

여러분의 *경로 처리*에 추가하기 위해, 경로 매개변수 그리고 쿼리 매개변수에서 선언했던 것과 같은 방식으로 선언하면 됩니다.

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...그리고 만들어낸 모델인 `Item`으로 타입을 선언합니다.

## 결과 { #results }

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Example upgrade { #example-upgrade }

Now modify the file `main.py` to receive a body from a `PUT` request.

Declare the body using standard Python types, thanks to Pydantic.

```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):

///

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}

## Объявление scopes в *обработчиках путей* и зависимостях { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }

Теперь объявим, что операция пути для `/users/me/items/` требует scope `items`.

Для этого импортируем и используем `Security` из `fastapi`.

### `Depends` importieren { #import-depends }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

### Die Abhängigkeit im <abbr title="Das Abhängige, der Verwender der Abhängigkeit">„Dependant“</abbr> deklarieren { #declare-the-dependency-in-the-dependant }

So wie auch `Body`, `Query`, usw., verwenden Sie `Depends` mit den Parametern Ihrer *Pfadoperation-Funktion*:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

You write standard Python with types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Você escreve Python padrão com tipos:

```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

</div>

### Create the `Settings` object { #create-the-settings-object }

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()`.