@router.get("/users/me", tags=["users"])
async def read_user_me():
    return {"username": "fakecurrentuser"}


@router.get("/users/{username}", tags=["users"])
async def read_user(username: str):

from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel


class BaseUser(BaseModel):
    name: str


class User(BaseUser):
    surname: str


class DBUser(User):
    password_hash: str


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float


app = FastAPI()


@app.get("/no_response_model-no_annotation-return_model")

from fastapi import FastAPI, Path

app = FastAPI()


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get", gt=0, le=1000)],
    q: str,
):
    results = {"item_id": item_id}
    if q:
        results.update({"q": q})

from typing import Union

from fastapi import FastAPI, Query
from typing_extensions import Annotated

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: Annotated[
        Union[str, None], Query(min_length=3, max_length=50, pattern="^fixedquery$")
    ] = None,
):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

	"reflect"
	"regexp"
	"strings"

	"gorm.io/gorm/clause"
	"gorm.io/gorm/utils"
)

var embeddedCacheKey = "embedded_cache_store"

func ParseTagSetting(str string, sep string) map[string]string {
	settings := map[string]string{}
	names := strings.Split(str, sep)

	for i := 0; i < len(names); i++ {
		j := i
		if len(names[j]) > 0 {
			for {
				if names[j][len(names[j])-1] == '\\' {
					i++

from typing import Union

from fastapi import FastAPI, Path, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_items(
    item_id: int = Path(title="The ID of the item to get"),
    q: Union[str, None] = Query(default=None, alias="item-query"),
):
    results = {"item_id": item_id}
    if q:
        results.update({"q": q})

        if ( this.domainName != null ) {
            String str;

            if ( this.type == SID_TYPE_DOMAIN ) {
                str = this.domainName;
            }
            else if ( this.type == SID_TYPE_WKN_GRP || this.domainName.equals("BUILTIN") ) {
                if ( this.type == SID_TYPE_UNKNOWN ) {
                    str = toString();
                }
                else {

* 数据转换
* 数据校验
* 自动生成文档

## 特殊的类型和校验

除了普通的单一值类型（如 `str`、`int`、`float` 等）外，你还可以使用从 `str` 继承的更复杂的单一值类型。

要了解所有的可用选项，请查看关于 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">来自 Pydantic 的外部类型</a> 的文档。你将在下一章节中看到一些示例。

例如，在 `Image` 模型中我们有一个 `url` 字段，我们可以把它声明为 Pydantic 的 `HttpUrl`，而不是 `str`：

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="2  8"

### `UploadFile`

`UploadFile` has the following attributes:

* `filename`: A `str` with the original file name that was uploaded (e.g. `myimage.jpg`).
* `content_type`: A `str` with the content type (MIME type / media type) (e.g. `image/jpeg`).

## 응답 모델 인코딩 매개변수

응답 모델은 아래와 같이 기본값을 가질 수 있습니다:

```Python hl_lines="11  13-14"
{!../../docs_src/response_model/tutorial004.py!}
```

* `description: Optional[str] = None`은 기본값으로 `None`을 갖습니다.
* `tax: float = 10.5`는 기본값으로 `10.5`를 갖습니다.
* `tags: List[str] = []` 빈 리스트의 기본값으로: `[]`.

그러나 실제로 저장되지 않았을 경우 결과에서 값을 생략하고 싶을 수 있습니다.

예를 들어, NoSQL 데이터베이스에 많은 선택적 속성이 있는 모델이 있지만, 기본값으로 가득 찬 매우 긴 JSON 응답을 보내고 싶지 않습니다.