github-actions[bot]
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@ -22,21 +22,13 @@ Aqui está uma ideia geral de como os modelos poderiam parecer com seus campos d |
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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *} |
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/// info | Informação |
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### Sobre `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump } |
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No Pydantic v1 o método se chamava `.dict()`, ele foi descontinuado (mas ainda é suportado) no Pydantic v2 e renomeado para `.model_dump()`. |
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Os exemplos aqui usam `.dict()` por compatibilidade com o Pydantic v1, mas você deve usar `.model_dump()` se puder usar o Pydantic v2. |
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### Sobre `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict } |
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#### O `.dict()` do Pydantic { #pydantics-dict } |
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#### O `.model_dump()` do Pydantic { #pydantics-model-dump } |
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`user_in` é um modelo Pydantic da classe `UserIn`. |
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Os modelos Pydantic possuem um método `.dict()` que retorna um `dict` com os dados do modelo. |
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Os modelos Pydantic possuem um método `.model_dump()` que retorna um `dict` com os dados do modelo. |
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Então, se criarmos um objeto Pydantic `user_in` como: |
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@ -47,7 +39,7 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="[email protected] |
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e depois chamarmos: |
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```Python |
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user_dict = user_in.dict() |
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user_dict = user_in.model_dump() |
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``` |
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agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic). |
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@ -103,20 +95,20 @@ UserInDB( |
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#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another } |
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Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código: |
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Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.model_dump()`, este código: |
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```Python |
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user_dict = user_in.dict() |
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user_dict = user_in.model_dump() |
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UserInDB(**user_dict) |
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``` |
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seria equivalente a: |
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```Python |
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UserInDB(**user_in.dict()) |
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UserInDB(**user_in.model_dump()) |
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``` |
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...porque `user_in.dict()` é um `dict`, e depois fazemos o Python "desembrulhá-lo" passando-o para `UserInDB` precedido por `**`. |
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...porque `user_in.model_dump()` é um `dict`, e depois fazemos o Python "desembrulhá-lo" passando-o para `UserInDB` precedido por `**`. |
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Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic. |
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@ -125,7 +117,7 @@ Então, obtemos um modelo Pydantic a partir dos dados em outro modelo Pydantic. |
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E, então, adicionando o argumento de palavra-chave extra `hashed_password=hashed_password`, como em: |
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```Python |
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UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password) |
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UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password) |
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``` |
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...acaba sendo como: |
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@ -166,7 +158,7 @@ Dessa forma, podemos declarar apenas as diferenças entre os modelos (com `passw |
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## `Union` ou `anyOf` { #union-or-anyof } |
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Você pode declarar uma resposta como o `Union` de dois ou mais tipos, o que significa que a resposta seria qualquer um deles. |
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Você pode declarar uma response como o `Union` de dois ou mais tipos, o que significa que a response seria qualquer um deles. |
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Isso será definido no OpenAPI com `anyOf`. |
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@ -196,7 +188,7 @@ Mas se colocarmos isso na atribuição `response_model=PlaneItem | CarItem`, ter |
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## Lista de modelos { #list-of-models } |
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Da mesma forma, você pode declarar respostas de listas de objetos. |
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Da mesma forma, você pode declarar responses de listas de objetos. |
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Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python 3.9 e superior): |
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@ -204,7 +196,7 @@ Para isso, use o padrão Python `typing.List` (ou simplesmente `list` no Python |
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## Resposta com `dict` arbitrário { #response-with-arbitrary-dict } |
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Você também pode declarar uma resposta usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic. |
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Você também pode declarar uma response usando um simples `dict` arbitrário, declarando apenas o tipo das chaves e valores, sem usar um modelo Pydantic. |
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Isso é útil se você não souber os nomes de campo / atributo válidos (que seriam necessários para um modelo Pydantic) antecipadamente. |
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