Aqui estão várias formas de se fazer isso.

## `schema_extra` do Pydantic

Você pode declarar um `example` para um modelo Pydantic usando `Config` e `schema_extra`, conforme descrito em <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Documentação do Pydantic: Schema customization</a>:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py hl[15:23] *}

Melhora o suporte do editor para seus modelos Pydantic com::

* completação automática
* verificação de tipos
* refatoração
* buscas
* inspeções

///

## Use o modelo

So, you can just let **FastAPI** use the correct Starlette version.

## About Pydantic { #about-pydantic }

Pydantic includes the tests for **FastAPI** with its own tests, so new versions of Pydantic (above `1.0.0`) are always compatible with FastAPI.

You can pin Pydantic to any version above `1.0.0` that works for you.

For example:

```txt
pydantic>=2.7.0,<3.0.0

Это пока что не слишком нам полезно. Давайте изменим код так, чтобы он возвращал нам данные пользователя, отправившего запрос.

## Создание модели пользователя

Сначала создадим Pydantic-модель пользователя.

Точно так же, как мы использовали Pydantic для объявления тел запросов, мы можем использовать его где угодно:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Создание зависимости `get_current_user`

* `Decimal`:
    * Стандартний Пайтонівський `Decimal`.
    * У запитах і відповідях це буде оброблено так само, як і `float`.
* Ви можете перевірити всі дійсні типи даних Pydantic тут: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">типи даних Pydantic</a>.

## Приклад

Ось приклад *path operation* з параметрами, використовуючи деякі з вищезазначених типів.

## Pydantic `Settings`

👐, Pydantic 🚚 👑 🚙 🍵 👫 ⚒ 👟 ⚪️➡️ 🌐 🔢 ⏮️ <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: ⚒ 🧾</a>.

### ✍ `Settings` 🎚

🗄 `BaseSettings` ⚪️➡️ Pydantic &amp; ✍ 🎧-🎓, 📶 🌅 💖 ⏮️ Pydantic 🏷.

🎏 🌌 ⏮️ Pydantic 🏷, 👆 📣 🎓 🔢 ⏮️ 🆎 ✍, &amp; 🎲 🔢 💲.

///

`response_model` принимает те же типы, которые можно указать для какого-либо поля в модели Pydantic. Таким образом, это может быть как одиночная модель Pydantic, так и `список (list)` моделей Pydantic. Например, `List[Item]`.

Now, you can create a copy of the existing model using `.model_copy()`, and pass the `update` parameter with a `dict` containing the data to update.

/// info

In Pydantic v1 the method was called `.copy()`, it was deprecated (but still supported) in Pydantic v2, and renamed to `.model_copy()`.

* `Decimal`:
    * Standard Python `Decimal`.
    * In requests and responses, handled the same as a `float`.
* You can check all the valid Pydantic data types here: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>.

## Example { #example }

Here's an example *path operation* with parameters using some of the above types.

* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.
    * En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

## Ejemplo

Aquí tienes un ejemplo de una *path operation* con parámetros usando algunos de los tipos anteriores.