* @return module name of the dependency at the given path, or empty if the dependency is not modular
     * @throws IOException if the module information of the specified dependency cannot be read
     */
    Optional<String> getModuleName(@Nonnull Path dependency) throws IOException;

    /**
     * Returns the Java module descriptor of the dependency at the given path.

# Header Parameter Models { #header-parameter-models }

If you have a group of related **header parameters**, you can create a **Pydantic model** to declare them.

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

# Extra Models { #extra-models }

Continuing with the previous example, it will be common to have more than one related model.

This is especially the case for user models, because:

* The **input model** needs to be able to have a password.
* The **output model** should not have a password.
* The **database model** would probably need to have a hashed password.

/// danger

///

### Über `**user_in.dict()`

#### Pydantic's `.dict()`

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

# Моделі форм (Form Models)

У FastAPI Ви можете використовувати **Pydantic-моделі** для оголошення **полів форми**.

/// info | Інформація

Щоб використовувати форми, спочатку встановіть <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">python-multipart</a>.

To distinguish from the models with all optional values for **updates** and models with required values for **creation**, you can use the ideas described in [Extra Models](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

///

/// warning | Advertencia

Si haces esto, tienes que asegurarte de que cada una de tus *funciones de path operation* tenga un nombre único.

Incluso si están en diferentes módulos (archivos de Python).

///

## Excluir de OpenAPI

///

/// warning | Aviso

Se você fizer isso, você tem que ter certeza de que cada uma das suas *funções de operação de rota* tem um nome único.

Mesmo que elas estejam em módulos (arquivos Python) diferentes.

///

## Excluir do OpenAPI