A classe `Hero` é muito semelhante a um modelo Pydantic (na verdade, por baixo dos panos, ela *é um modelo Pydantic*).

Existem algumas diferenças:

* `table=True` informa ao SQLModel que este é um *modelo de tabela*, ele deve representar uma **tabela** no banco de dados SQL, não é apenas um *modelo de dados* (como seria qualquer outra classe Pydantic comum).

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, EmailStr

app = FastAPI()


class UserIn(BaseModel):
    username: str
    password: str
    email: EmailStr
    full_name: str | None = None


class UserOut(BaseModel):
    username: str
    email: EmailStr
    full_name: str | None = None


class UserInDB(BaseModel):
    username: str
    hashed_password: str
    email: EmailStr

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
    tags: set[str] = set()


@app.post("/items/", response_model=Item, summary="Create an item")
async def create_item(item: Item):
    """
    Create an item with all the information:

    - **name**: each item must have a name

from typing import Union

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None
    tags: set[str] = set()


@app.post("/items/", response_model=Item, summary="Create an item")
async def create_item(item: Item):
    """
    Create an item with all the information:

* リクエストボディとレスポンスのためのPydanticモデルの定義を見直す。
* 依存関係に基づきすべての必要なパーミッションとロールを設定する。
* パスワードを絶対に平文で保存しない。パスワードハッシュのみを保存する。
* PasslibやJWTトークンに代表される、よく知られた暗号化ツールを使って実装する。
* そして必要なところでは、もっと細かいパーミッション制御をOAuth2スコープを使って行う。
* など

それでも、例えば本番環境のような特定の環境のみで、あるいは環境変数の設定によってAPIドキュメントをどうしても無効にしたいという、非常に特殊なユースケースがあるかもしれません。

## 設定と環境変数による条件付き OpenAPI

生成するOpenAPIとドキュメントUIの構成は、共通のPydanticの設定を使用して簡単に切り替えられます。

例えば、

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {
        "name": "Foo",
        "description": "The pretender",

from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, Form
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class FormData(BaseModel):
    username: str
    password: str
    model_config = {"extra": "forbid"}


@app.post("/login/")
async def login(data: Annotated[FormData, Form()]):

/// 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){.internal-link target=_blank}.

///

/// info | Інформація

Зверніть увагу, що `TestClient` отримує дані, які можна конвертувати в JSON, а не Pydantic-моделі.
Якщо у Вас є Pydantic-модель у тесті, і Ви хочете передати її дані в додаток під час тестування, Ви можете використати `jsonable_encoder`, описаний у розділі [JSON Compatible Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

from fastapi import FastAPI, Header
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class CommonHeaders(BaseModel):
    host: str
    save_data: bool
    if_modified_since: str | None = None
    traceparent: str | None = None
    x_tag: list[str] = []


@app.get("/items/")
async def read_items(headers: CommonHeaders = Header()):