* Gutes Zusammenspiel mit Ihrer/Ihrem **<abbr title="Integrierten Entwicklungsumgebung, ähnlich zu (Quellcode-)Editor">IDE</abbr>/<abbr title="Ein Programm, was Fehler im Quellcode sucht">linter</abbr>/Gehirn**:
* Weil Datenstrukturen von Pydantic einfach nur Instanzen ihrer definierten Klassen sind, sollten Autovervollständigung, Linting, mypy und ihre Intuition einwandfrei funktionieren.
* **Schnell**:
- * In <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">Vergleichen</a> ist Pydantic schneller als jede andere getestete Bibliothek.
+ * In <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">Vergleichen</a> ist Pydantic schneller als jede andere getestete Bibliothek.
* Validierung von **komplexen Strukturen**:
* Benutzung von hierachischen Pydantic Schemata, Python `typing`’s `List` und `Dict`, etc.
* Validierungen erlauben klare und einfache Datenschemadefinition, überprüft und dokumentiert als JSON Schema.
* Plays nicely with your **<abbr title="Integrated Development Environment, similar to a code editor">IDE</abbr>/<abbr title="A program that checks for code errors">linter</abbr>/brain**:
* Because pydantic data structures are just instances of classes you define; auto-completion, linting, mypy and your intuition should all work properly with your validated data.
* **Fast**:
- * in <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">benchmarks</a> Pydantic is faster than all other tested libraries.
+ * in <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">benchmarks</a> Pydantic is faster than all other tested libraries.
* Validate **complex structures**:
* Use of hierarchical Pydantic models, Python `typing`’s `List` and `Dict`, etc.
* And validators allow complex data schemas to be clearly and easily defined, checked and documented as JSON Schema.
* `datetime.timedelta`:
* A Python `datetime.timedelta`.
* In requests and responses will be represented as a `float` of total seconds.
- * Pydantic also allows representing it as a "ISO 8601 time diff encoding", <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#json-serialisation" class="external-link" target="_blank">see the docs for more info</a>.
+ * Pydantic also allows representing it as a "ISO 8601 time diff encoding", <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/exporting_models/#json_encoders" class="external-link" target="_blank">see the docs for more info</a>.
* `frozenset`:
* In requests and responses, treated the same as a `set`:
* In requests, a list will be read, eliminating duplicates and converting it to a `set`.
!!! warning
These are technical details that you might skip if it's not important for you now.
-`RequestValidationError` is a sub-class of Pydantic's <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a>.
+`RequestValidationError` is a sub-class of Pydantic's <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a>.
**FastAPI** uses it so that, if you use a Pydantic model in `response_model`, and your data has an error, you will see the error in your log.
Now, in the Pydantic *models* for reading, `Item` and `User`, add an internal `Config` class.
-This <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#config" class="external-link" target="_blank">`Config`</a> class is used to provide configurations to Pydantic.
+This <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">`Config`</a> class is used to provide configurations to Pydantic.
In the `Config` class, set the attribute `orm_mode = True`.
* Interactúa bien con tu **<abbr title="en inglés: Integrated Development Environment, similar a editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Un programa que chequea errores en el código">linter</abbr>/cerebro**:
* Porque las estructuras de datos de Pydantic son solo <abbr title='En español: ejemplares. Aunque a veces los llaman incorrectamente "instancias"'>instances</abbr> de clases que tu defines, el auto-completado, el linting, mypy y tu intuición deberían funcionar bien con tus datos validados.
* **Rápido**:
- * En <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">benchmarks</a> Pydantic es más rápido que todas las otras <abbr title='Herramienta, paquete. A veces llamado "librería"'>libraries</abbr> probadas.
+ * En <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">benchmarks</a> Pydantic es más rápido que todas las otras <abbr title='Herramienta, paquete. A veces llamado "librería"'>libraries</abbr> probadas.
* Valida **estructuras complejas**:
* Usa modelos jerárquicos de modelos de Pydantic, `typing` de Python, `List` y `Dict`, etc.
* Los validadores también permiten que se definan fácil y claramente schemas complejos de datos. Estos son chequeados y documentados como JSON Schema.
* Aide votre **<abbr title="Integrated Development Environment, il s'agit de votre éditeur de code">IDE</abbr>/<abbr title="Programme qui analyse le code à la recherche d'erreurs">linter</abbr>/cerveau**:
* Parce que les structures de données de pydantic consistent seulement en une instance de classe que vous définissez; l'auto-complétion, le linting, mypy et votre intuition devrait être largement suffisante pour valider vos données.
* **Rapide**:
- * Dans les <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">benchmarks</a> Pydantic est plus rapide que toutes les autres librairies testées.
+ * Dans les <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">benchmarks</a> Pydantic est plus rapide que toutes les autres librairies testées.
* Valide les **structures complexes**:
* Utilise les modèles hiérarchique de Pydantic, le `typage` Python pour les `Lists`, `Dict`, etc.
* Et les validateurs permettent aux schémas de données complexes d'être clairement et facilement définis, validés et documentés sous forme d'un schéma JSON.
* ユーザーの **<abbr title = "コードエディターに似た統合開発環境">IDE</abbr>/<abbr title = "コードエラーをチェックするプログラム">リンター</abbr>/思考 とうまく連携します**:
* Pydanticのデータ構造は、ユーザーが定義するクラスの単なるインスタンスであるため、オートコンプリート、リンティング、mypy、およびユーザーの直感はすべて、検証済みのデータで適切に機能するはずです。
* **高速**:
- * <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">ベンチマーク</a>では、Pydanticは他のすべてのテスト済みライブラリよりも高速です。
+ * <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">ベンチマーク</a>では、Pydanticは他のすべてのテスト済みライブラリよりも高速です。
* **複雑な構造**を検証:
* 階層的なPydanticモデルや、Pythonの「`typing`」の「`list`」と「`dict`」などの利用。
* バリデーターにより、複雑なデータスキーマを明確かつ簡単に定義、チェックし、JSONスキーマとして文書化できます。
* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
* Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, a auto completação, _linting_, _mypy_ e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.
* **Rápido**:
- * em <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">_benchmarks_</a>, o Pydantic é mais rápido que todas as outras bibliotecas testadas.
+ * em <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">_benchmarks_</a>, o Pydantic é mais rápido que todas as outras bibliotecas testadas.
* Valida **estruturas complexas**:
* Use modelos hierárquicos do Pydantic, `List` e `Dict` do `typing` do Python, etc.
* Validadores permitem que esquemas de dados complexos sejam limpos e facilmente definidos, conferidos e documentados como JSON Schema.
* Kullandığın geliştirme araçları ile iyi çalışır **<abbr title="Integrated Development Environment, kod editörüne benzer">IDE</abbr>/<abbr title="Code errorlarınızı inceleyen program">linter</abbr>/brain**:
* Pydantic'in veri yapıları aslında sadece senin tanımladığın classlar; Bu yüzden doğrulanmış dataların ile otomatik tamamlama, linting ve mypy'ı kullanarak sorunsuz bir şekilde çalışabilirsin
* **Hızlı**:
- * <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">Benchmarklarda</a>, Pydantic'in diğer bütün test edilmiş bütün kütüphanelerden daha hızlı.
+ * <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">Benchmarklarda</a>, Pydantic'in diğer bütün test edilmiş bütün kütüphanelerden daha hızlı.
* **En kompleks** yapıları bile doğrula:
* Hiyerarşik Pydantic modellerinin kullanımı ile beraber, Python `typing`’s `List` and `Dict`, vs gibi şeyleri doğrula.
* Doğrulayıcılar en kompleks data şemalarının bile temiz ve kolay bir şekilde tanımlanmasına izin veriyor, ve hepsi JSON şeması olarak dokümante ediliyor
* 和你 **<abbr title="集成开发环境,和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
* 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例;自动补全,linting,mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* **更快**:
- * 在 <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#benchmarks-tag" class="external-link" target="_blank">基准测试</a> 中,Pydantic 比其他被测试的库都要快。
+ * 在 <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/benchmarks/" class="external-link" target="_blank">基准测试</a> 中,Pydantic 比其他被测试的库都要快。
* 验证**复杂结构**:
* 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
* 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。
* `datetime.timedelta`:
* 一个 Python `datetime.timedelta`.
* 在请求和响应中将表示为 `float` 代表总秒数。
- * Pydantic 也允许将其表示为 "ISO 8601 时间差异编码", <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#json-serialisation" class="external-link" target="_blank">查看文档了解更多信息</a>。
+ * Pydantic 也允许将其表示为 "ISO 8601 时间差异编码", <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/exporting_models/#json_encoders" class="external-link" target="_blank">查看文档了解更多信息</a>。
* `frozenset`:
* 在请求和响应中,作为 `set` 对待:
* 在请求中,列表将被读取,消除重复,并将其转换为一个 `set`。
如果您觉得现在还用不到以下技术细节,可以先跳过下面的内容。
-`RequestValidationError` 是 Pydantic 的 <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a> 的子类。
+`RequestValidationError` 是 Pydantic 的 <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/models/#error-handling" class="external-link" target="_blank">`ValidationError`</a> 的子类。
**FastAPI** 调用的就是 `RequestValidationError` 类,因此,如果在 `response_model` 中使用 Pydantic 模型,且数据有错误时,在日志中就会看到这个错误。