使用同样的技巧，你可以用一个 Pydantic 模型来定义 JSON Schema，然后把它包含到该 *路径操作* 的自定义 OpenAPI 方案部分中。

即使请求中的数据类型不是 JSON，你也可以这样做。

例如，在这个应用中我们不使用 FastAPI 集成的从 Pydantic 模型提取 JSON Schema 的功能，也不使用对 JSON 的自动校验。实际上，我们将请求的内容类型声明为 YAML，而不是 JSON：

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[15:20, 22] *}

尽管我们没有使用默认的集成功能，我们仍然使用 Pydantic 模型手动生成我们想以 YAML 接收的数据的 JSON Schema。

        * response'larda `set`, `list`'e dönüştürülür.
        * Üretilen schema, `set` değerlerinin benzersiz olduğunu belirtir (JSON Schema'nın `uniqueItems` özelliğini kullanarak).
* `bytes`:
    * Standart Python `bytes`.
    * request'lerde ve response'larda `str` gibi ele alınır.
    * Üretilen schema, bunun `binary` "format"ına sahip bir `str` olduğunu belirtir.
* `Decimal`:
    * Standart Python `Decimal`.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[1,4,7:9] *}

### 產生 OpenAPI 結構 { #generate-the-openapi-schema }

接著，在 `custom_openapi()` 函式內，使用相同的工具函式來產生 OpenAPI 結構：

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}

### 修改 OpenAPI 結構 { #modify-the-openapi-schema }

現在可以加入 ReDoc 擴充，在 OpenAPI 結構的 `info`「物件」中新增自訂的 `x-logo`：

package tests

import (
	"gorm.io/gorm"
	"gorm.io/gorm/callbacks"
	"gorm.io/gorm/clause"
	"gorm.io/gorm/logger"
	"gorm.io/gorm/schema"
)

type DummyDialector struct {
	TranslatedErr error
}

func (DummyDialector) Name() string {
	return "dummy"
}

func (DummyDialector) Initialize(db *gorm.DB) error {
	callbacks.RegisterDefaultCallbacks(db, &callbacks.Config{

func (d testDialector) DataTypeOf(*schema.Field) string                { return "" }
func (d testDialector) DefaultValueOf(*schema.Field) clause.Expression { return clause.Expr{} }
func (d testDialector) BindVarTo(writer clause.Writer, stmt *gorm.Statement, v interface{}) {
	// write a simple placeholder
	writer.WriteByte('?')
}

)
def test_optional_list_str_schema(path: str):
    assert app.openapi()["paths"][path]["get"]["parameters"] == snapshot(
        [
            {
                "required": False,
                "schema": {
                    "anyOf": [
                        {"items": {"type": "string"}, "type": "array"},
                        {"type": "null"},
                    ],
                    "title": "P",

        @DisplayName("should handle unknown model version in schema location")
        void shouldHandleUnknownModelVersionInSchemaLocation() {
            String schemaLocation = ModelVersionUtils.getSchemaLocationForModelVersion("5.0.0");
            assertNotNull(schemaLocation); // Should return 4.2.0 schema for newer versions
            // The method returns the 4.2.0 schema location for versions newer than 4.1.0
            assertTrue(

### Згенерувати схему OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }

Далі використайте ту ж утилітарну функцію для генерації схеми OpenAPI всередині функції `custom_openapi()`:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[2,15:21] *}

### Змінити схему OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }

Тепер можна додати розширення ReDoc, додавши власний `x-logo` до «об'єкта» `info` у схемі OpenAPI:

* 반환된 데이터를 **검증**합니다.
    * 데이터가 유효하지 않다면(예: 필드가 누락된 경우), 이는 *여러분의* 앱 코드가 깨져서 의도한 값을 반환하지 못한다는 의미이며, 잘못된 데이터를 반환하는 대신 서버 오류를 반환합니다. 이렇게 하면 여러분과 클라이언트는 기대한 데이터와 데이터 형태를 받는다는 것을 확실히 할 수 있습니다.
* OpenAPI *경로 처리*의 응답에 **JSON Schema**를 추가합니다.
    * 이는 **자동 문서**에서 사용됩니다.
    * 또한 자동 클라이언트 코드 생성 도구에서도 사용됩니다.
* 반환된 데이터를 Pydantic을 사용해 JSON으로 **직렬화**합니다. Pydantic은 **Rust**로 작성되어 있어 **훨씬 더 빠릅니다**.

하지만 가장 중요한 것은:

#### Esquema de Datos { #data-schema }

El término "esquema" también podría referirse a la forma de algunos datos, como el contenido JSON.

En ese caso, significaría los atributos del JSON, los tipos de datos que tienen, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema { #openapi-and-json-schema }