🔄 Merge branch 'master' into drop-pv1

[skip ci]

.github/workflows/test.yml

@@ -16,29 +16,6 @@ env:
   UV_SYSTEM_PYTHON: 1
 
 jobs:
-  lint:
-    runs-on: ubuntu-latest
-    steps:
-      - name: Dump GitHub context
-        env:
-          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}
-        run: echo "$GITHUB_CONTEXT"
-      - uses: actions/checkout@v6
-      - name: Set up Python
-        uses: actions/setup-python@v6
-        with:
-          python-version: "3.11"
-      - name: Setup uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@v7
-        with:
-          cache-dependency-glob: |
-            requirements**.txt
-            pyproject.toml
-      - name: Install Dependencies
-        run: uv pip install -r requirements-tests.txt
-      - name: Lint
-        run: bash scripts/lint.sh
-
   test:
     strategy:
       matrix:

.pre-commit-config.yaml

@@ -12,15 +12,23 @@ repos:
         - --unsafe
       - id: end-of-file-fixer
       - id: trailing-whitespace
-  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
-    rev: v0.14.3
-    hooks:
-      - id: ruff
-        args:
-        - --fix
-      - id: ruff-format
+
   - repo: local
     hooks:
+      - id: local-ruff-check
+        name: ruff check
+        entry: uv run ruff check --force-exclude --fix --exit-non-zero-on-fix
+        require_serial: true
+        language: unsupported
+        types: [python]
+
+      - id: local-ruff-format
+        name: ruff format
+        entry: uv run ruff format --force-exclude --exit-non-zero-on-format
+        require_serial: true
+        language: unsupported
+        types: [python]
+
       - id: add-permalinks-pages
         language: unsupported
         name: add-permalinks-pages
@@ -28,18 +36,21 @@ repos:
         args:
           - --update-existing
         files: ^docs/en/docs/.*\.md$
+
       - id: generate-readme
         language: unsupported
         name: generate README.md from index.md
         entry: uv run ./scripts/docs.py generate-readme
         files: ^docs/en/docs/index\.md|docs/en/data/sponsors\.yml|scripts/docs\.py$
         pass_filenames: false
+
       - id: update-languages
         language: unsupported
         name: update languages
         entry: uv run ./scripts/docs.py update-languages
         files: ^docs/.*|scripts/docs\.py$
         pass_filenames: false
+
       - id: ensure-non-translated
         language: unsupported
         name: ensure non-translated files are not modified

README.md

@@ -120,6 +120,12 @@ The key features are:
 
 ---
 
+## FastAPI mini documentary
+
+There's a <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">FastAPI mini documentary</a> released at the end of 2025, you can watch it online:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini Documentary"></a>
+
 ## **Typer**, the FastAPI of CLIs
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

docs/de/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI basiert auf **Pydantic**, und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-M
 
 Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a>:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
 
 Das ist dank **Pydantic** ebenfalls möglich, da es <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">`dataclasses` intern unterstützt</a>.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Tr
 
 Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
 
 Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.
 
@@ -48,7 +48,7 @@ In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von
 
 In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
 
 1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.
 

docs/de/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md

@@ -48,7 +48,7 @@ Sie können die verwendeten Zeilen aus dem Docstring einer *Pfadoperation-Funkti
 
 Das Hinzufügen eines `\f` (ein maskiertes „Form Feed“-Zeichen) führt dazu, dass **FastAPI** die für OpenAPI verwendete Ausgabe an dieser Stelle abschneidet.
 
-Sie wird nicht in der Dokumentation angezeigt, aber andere Tools (z. B. Sphinx) können den Rest verwenden.
+Sie wird nicht in der Dokumentation angezeigt, aber andere Tools (wie z. B. Sphinx) können den Rest verwenden.
 
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}
 
@@ -153,48 +153,16 @@ Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp im Request nicht JSON ist.
 
 In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder die integrierte Funktionalität von FastAPI zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[15:20, 22] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[15:20, 22] *}
-
-////
-
-/// info | Info
-
-In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.
-
-///
-
 Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.
 
-Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.
+Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.
 
 Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_pv1_py39.py hl[24:31] *}
-
-////
-
-/// info | Info
-
-In Pydantic Version 1 war die Methode zum Parsen und Validieren eines Objekts `Item.parse_obj()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_validate()`.
-
-///
-
 /// tip | Tipp
 
 Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

docs/de/docs/advanced/settings.md

@@ -60,24 +60,8 @@ Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute
 
 Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-/// info | Info
-
-In Pydantic v1 würden Sie `BaseSettings` direkt von `pydantic` statt von `pydantic_settings` importieren.
-
-///
-
-{* ../../docs_src/settings/tutorial001_pv1_py39.py hl[2,5:8,11] *}
-
-////
-
 /// tip | Tipp
 
 Für ein schnelles Copy-and-paste verwenden Sie nicht dieses Beispiel, sondern das letzte unten.
@@ -215,8 +199,6 @@ APP_NAME="ChimichangApp"
 
 Und dann aktualisieren Sie Ihre `config.py` mit:
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config.py hl[9] *}
 
 /// tip | Tipp
@@ -225,26 +207,6 @@ Das Attribut `model_config` wird nur für die Pydantic-Konfiguration verwendet.
 
 ///
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/config_pv1.py hl[9:10] *}
-
-/// tip | Tipp
-
-Die Klasse `Config` wird nur für die Pydantic-Konfiguration verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/model_config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic Model Config</a>.
-
-///
-
-////
-
-/// info | Info
-
-In Pydantic Version 1 erfolgte die Konfiguration in einer internen Klasse `Config`, in Pydantic Version 2 erfolgt sie in einem Attribut `model_config`. Dieses Attribut akzeptiert ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr>. Um automatische Codevervollständigung und Inline-Fehlerberichte zu erhalten, können Sie `SettingsConfigDict` importieren und verwenden, um dieses `dict` zu definieren.
-
-///
-
 Hier definieren wir die Konfiguration `env_file` innerhalb Ihrer Pydantic-`Settings`-Klasse und setzen den Wert auf den Dateinamen mit der dotenv-Datei, die wir verwenden möchten.
 
 ### Die `Settings` nur einmal laden mittels `lru_cache` { #creating-the-settings-only-once-with-lru-cache }

docs/de/docs/how-to/graphql.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Abhängig von Ihrem Anwendungsfall könnten Sie eine andere Bibliothek vorziehen
 
 Hier ist eine kleine Vorschau, wie Sie Strawberry mit FastAPI integrieren können:
 
-{* ../../docs_src/graphql/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
 
 Weitere Informationen zu Strawberry finden Sie in der <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry-Dokumentation</a>.
 

docs/de/docs/how-to/migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2.md

@@ -2,21 +2,23 @@
 
 Wenn Sie eine ältere FastAPI-App haben, nutzen Sie möglicherweise Pydantic Version 1.
 
-FastAPI unterstützt seit Version 0.100.0 sowohl Pydantic v1 als auch v2.
+FastAPI Version 0.100.0 unterstützte sowohl Pydantic v1 als auch v2. Es verwendete, was auch immer Sie installiert hatten.
 
-Wenn Sie Pydantic v2 installiert hatten, wurde dieses verwendet. Wenn stattdessen Pydantic v1 installiert war, wurde jenes verwendet.
+FastAPI Version 0.119.0 führte eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2 (als `pydantic.v1`) ein, um die Migration zu v2 zu erleichtern.
 
-Pydantic v1 ist jetzt deprecatet und die Unterstützung dafür wird in den nächsten Versionen von FastAPI entfernt, Sie sollten also zu **Pydantic v2 migrieren**. Auf diese Weise erhalten Sie die neuesten Features, Verbesserungen und Fixes.
+FastAPI 0.126.0 entfernte die Unterstützung für Pydantic v1, während `pydantic.v1` noch eine Weile unterstützt wurde.
 
 /// warning | Achtung
 
-Außerdem hat das Pydantic-Team die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.
+Das Pydantic-Team hat die Unterstützung für Pydantic v1 in den neuesten Python-Versionen eingestellt, beginnend mit **Python 3.14**.
+
+Dies schließt `pydantic.v1` ein, das unter Python 3.14 und höher nicht mehr unterstützt wird.
 
 Wenn Sie die neuesten Features von Python nutzen möchten, müssen Sie sicherstellen, dass Sie Pydantic v2 verwenden.
 
 ///
 
-Wenn Sie eine ältere FastAPI-App mit Pydantic v1 haben, zeige ich Ihnen hier, wie Sie sie zu Pydantic v2 migrieren, und die **neuen Features in FastAPI 0.119.0**, die Ihnen bei einer schrittweisen Migration helfen.
+Wenn Sie eine ältere FastAPI-App mit Pydantic v1 haben, zeige ich Ihnen hier, wie Sie sie zu Pydantic v2 migrieren, und die **Features in FastAPI 0.119.0**, die Ihnen bei einer schrittweisen Migration helfen.
 
 ## Offizieller Leitfaden { #official-guide }
 
@@ -44,7 +46,7 @@ Danach können Sie die Tests ausführen und prüfen, ob alles funktioniert. Fall
 
 ## Pydantic v1 in v2 { #pydantic-v1-in-v2 }
 
-Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`.
+Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`. Dies wird aber in Versionen oberhalb von Python 3.13 nicht mehr unterstützt.
 
 Das bedeutet, Sie können die neueste Version von Pydantic v2 installieren und die alten Pydantic‑v1‑Komponenten aus diesem Untermodul importieren und verwenden, als hätten Sie das alte Pydantic v1 installiert.
 

docs/de/docs/how-to/separate-openapi-schemas.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Separate OpenAPI-Schemas für Eingabe und Ausgabe oder nicht { #separate-openapi-schemas-for-input-and-output-or-not }
 
-Bei Verwendung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎
+Seit der Veröffentlichung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎
 
 Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.
 
@@ -100,5 +100,3 @@ Und jetzt wird es ein einziges Schema für die Eingabe und Ausgabe des Modells g
 <div class="screenshot">
 <img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
 </div>
-
-Dies ist das gleiche Verhalten wie in Pydantic v1. 🤓

docs/de/docs/index.md

@@ -117,6 +117,12 @@ Seine Schlüssel-Merkmale sind:
 
 ---
 
+## FastAPI Mini-Dokumentarfilm { #fastapi-mini-documentary }
+
+Es gibt einen <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">FastAPI-Mini-Dokumentarfilm</a>, veröffentlicht Ende 2025, Sie können ihn online ansehen:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini-Dokumentarfilm"></a>
+
 ## **Typer**, das FastAPI der CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>
@@ -233,7 +239,7 @@ INFO:     Application startup complete.
 </div>
 
 <details markdown="1">
-<summary>Was der Befehl <code>fastapi dev main.py</code> macht ...</summary>
+<summary>Über den Befehl <code>fastapi dev main.py</code> ...</summary>
 
 Der Befehl `fastapi dev` liest Ihre `main.py`-Datei, erkennt die **FastAPI**-App darin und startet einen Server mit <a href="https://www.uvicorn.dev" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>.
 
@@ -276,7 +282,7 @@ Sie sehen die alternative automatische Dokumentation (bereitgestellt von <a href
 
 ![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
 
-## Beispiel Aktualisierung { #example-upgrade }
+## Beispielaktualisierung { #example-upgrade }
 
 Ändern Sie jetzt die Datei `main.py`, um den <abbr title="Body – Körper, Inhalt: Der eigentliche Inhalt einer Nachricht, nicht die Metadaten">Body</abbr> eines `PUT`-Requests zu empfangen.
 
@@ -326,7 +332,7 @@ Gehen Sie jetzt auf <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" t
 
 ![Swagger UI Interaktion](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png)
 
-* Klicken Sie dann auf den Button „Execute“, die Benutzeroberfläche wird mit Ihrer API kommunizieren, sendet die Parameter, holt die Ergebnisse und zeigt sie auf dem Bildschirm an:
+* Klicken Sie dann auf den Button „Execute“, die Benutzeroberfläche wird mit Ihrer API kommunizieren, die Parameter senden, die Ergebnisse erhalten und sie auf dem Bildschirm anzeigen:
 
 ![Swagger UI Interaktion](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png)
 
@@ -439,7 +445,7 @@ Für ein vollständigeres Beispiel, mit weiteren Funktionen, siehe das <a href="
 
 * Deklaration von **Parametern** von anderen verschiedenen Stellen wie: **Header**, **Cookies**, **Formularfelder** und **Dateien**.
 * Wie man **Validierungs-Constraints** wie `maximum_length` oder `regex` setzt.
-* Ein sehr leistungsfähiges und einfach zu bedienendes System für **<abbr title="Dependency Injection – Einbringen von Abhängigkeiten: Auch bekannt als Komponenten, Ressourcen, Provider, Services, Injectables">Dependency Injection</abbr>**.
+* Ein sehr leistungsfähiges und einfach zu bedienendes System für **<abbr title="auch bekannt als Komponenten, Ressourcen, Provider, Services, Injectables">Dependency Injection</abbr>**.
 * Sicherheit und Authentifizierung, einschließlich Unterstützung für **OAuth2** mit **JWT-Tokens** und **HTTP Basic** Authentifizierung.
 * Fortgeschrittenere (aber ebenso einfache) Techniken zur Deklaration **tief verschachtelter JSON-Modelle** (dank Pydantic).
 * **GraphQL**-Integration mit <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> und anderen Bibliotheken.
@@ -452,7 +458,7 @@ Für ein vollständigeres Beispiel, mit weiteren Funktionen, siehe das <a href="
 
 ### Ihre App deployen (optional) { #deploy-your-app-optional }
 
-Optional können Sie Ihre FastAPI-App in die <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a> deployen, treten Sie der Warteliste bei, falls noch nicht geschehen. 🚀
+Optional können Sie Ihre FastAPI-App in die <a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a> deployen, gehen Sie und treten Sie der Warteliste bei, falls noch nicht geschehen. 🚀
 
 Wenn Sie bereits ein **FastAPI Cloud**-Konto haben (wir haben Sie von der Warteliste eingeladen 😉), können Sie Ihre Anwendung mit einem einzigen Befehl deployen.
 
@@ -494,7 +500,7 @@ Es vereinfacht den Prozess des **Erstellens**, **Deployens** und **Zugreifens**
 
 Es bringt die gleiche **Developer-Experience** beim Erstellen von Apps mit FastAPI auch zum **Deployment** in der Cloud. 🎉
 
-FastAPI Cloud ist der Hauptsponsor und Finanzierer der „FastAPI and friends“ Open-Source-Projekte. ✨
+FastAPI Cloud ist der Hauptsponsor und Finanzierer der *FastAPI and friends* Open-Source-Projekte. ✨
 
 #### Bei anderen Cloudanbietern deployen { #deploy-to-other-cloud-providers }
 

docs/de/docs/tutorial/body-updates.md

@@ -50,14 +50,6 @@ Wenn Sie Teil-Aktualisierungen entgegennehmen, ist der `exclude_unset`-Parameter
 
 Wie in `item.model_dump(exclude_unset=True)`.
 
-/// info | Info
-
-In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
-
-///
-
 Das wird ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden, als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.
 
 Sie können das verwenden, um ein `dict` zu erstellen, das nur die (im <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>) gesendeten Daten enthält, ohne Defaultwerte:
@@ -68,14 +60,6 @@ Sie können das verwenden, um ein `dict` zu erstellen, das nur die (im <abbr tit
 
 Jetzt können Sie eine Kopie des existierenden Modells mittels `.model_copy()` erstellen, wobei Sie dem `update`-Parameter ein `dict` mit den zu ändernden Daten übergeben.
 
-/// info | Info
-
-In Pydantic v1 hieß diese Methode `.copy()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_copy()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.copy()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_copy()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
-
-///
-
 Wie in `stored_item_model.model_copy(update=update_data)`:
 
 {* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[33] *}

docs/de/docs/tutorial/body.md

@@ -127,14 +127,6 @@ Innerhalb der Funktion können Sie alle Attribute des Modellobjekts direkt verwe
 
 {* ../../docs_src/body/tutorial002_py310.py *}
 
-/// info | Info
-
-In Pydantic v1 hieß die Methode `.dict()`, sie wurde in Pydantic v2 deprecatet (aber weiterhin unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.dict()` zur Kompatibilität mit Pydantic v1, aber Sie sollten stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 nutzen können.
-
-///
-
 ## Requestbody- + Pfad-Parameter { #request-body-path-parameters }
 
 Sie können Pfad-Parameter und den Requestbody gleichzeitig deklarieren.

docs/de/docs/tutorial/extra-models.md

@@ -22,21 +22,13 @@ Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehe
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}
 
-/// info | Info
+### Über `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }
 
-In Pydantic v1 hieß die Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber weiterhin unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, aber Sie sollten `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
-
-///
-
-### Über `**user_in.dict()` { #about-user-in-dict }
-
-#### Die `.dict()`-Methode von Pydantic { #pydantics-dict }
+#### Pydantics `.model_dump()` { #pydantics-model-dump }
 
 `user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.
 
-Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.
+Pydantic-Modelle haben eine `.model_dump()`-Methode, die ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit den Daten des Modells zurückgibt.
 
 Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:
 
@@ -47,7 +39,7 @@ user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com
 und dann aufrufen:
 
 ```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
 ```
 
 haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).
@@ -103,20 +95,20 @@ UserInDB(
 
 #### Ein Pydantic-Modell aus dem Inhalt eines anderen { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }
 
-Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.dict()` bekommen haben, wäre dieser Code:
+Da wir im obigen Beispiel `user_dict` von `user_in.model_dump()` bekommen haben, wäre dieser Code:
 
 ```Python
-user_dict = user_in.dict()
+user_dict = user_in.model_dump()
 UserInDB(**user_dict)
 ```
 
 gleichwertig zu:
 
 ```Python
-UserInDB(**user_in.dict())
+UserInDB(**user_in.model_dump())
 ```
 
-... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es an `UserInDB` mit vorangestelltem `**` übergeben.
+... weil `user_in.model_dump()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es an `UserInDB` mit vorangestelltem `**` übergeben.
 
 Auf diese Weise erhalten wir ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.
 
@@ -125,7 +117,7 @@ Auf diese Weise erhalten wir ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pyd
 Und dann fügen wir das zusätzliche Schlüsselwort-Argument `hashed_password=hashed_password` hinzu, wie in:
 
 ```Python
-UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
+UserInDB(**user_in.model_dump(), hashed_password=hashed_password)
 ```
 
 ... was so ist wie:
@@ -180,7 +172,6 @@ Wenn Sie eine <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions"
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}
 
-
 ### `Union` in Python 3.10 { #union-in-python-3-10 }
 
 In diesem Beispiel übergeben wir `Union[PlaneItem, CarItem]` als Wert des Arguments `response_model`.
@@ -203,7 +194,6 @@ Dafür verwenden Sie Pythons Standard-`typing.List` (oder nur `list` in Python 3
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py39.py hl[18] *}
 
-
 ## Response mit beliebigem `dict` { #response-with-arbitrary-dict }
 
 Sie können auch eine Response deklarieren, die ein beliebiges `dict` zurückgibt, indem Sie nur die Typen der Schlüssel und Werte ohne ein Pydantic-Modell deklarieren.
@@ -214,7 +204,6 @@ In diesem Fall können Sie `typing.Dict` verwenden (oder nur `dict` in Python 3.
 
 {* ../../docs_src/extra_models/tutorial005_py39.py hl[6] *}
 
-
 ## Zusammenfassung { #recap }
 
 Verwenden Sie gerne mehrere Pydantic-Modelle und vererben Sie je nach Bedarf.

docs/de/docs/tutorial/query-params-str-validations.md

@@ -205,20 +205,6 @@ Wenn Sie sich mit all diesen **„regulärer Ausdruck“**-Ideen verloren fühle
 
 Aber nun wissen Sie, dass Sie sie in **FastAPI** immer dann verwenden können, wenn Sie sie brauchen.
 
-### Pydantic v1 `regex` statt `pattern` { #pydantic-v1-regex-instead-of-pattern }
-
-Vor Pydantic Version 2 und FastAPI 0.100.0, hieß der Parameter `regex` statt `pattern`, aber das ist jetzt obsolet.
-
-Sie könnten immer noch Code sehen, der den alten Namen verwendet:
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_regex_an_py310.py hl[11] *}
-
-////
-
-Beachten Sie aber, dass das obsolet ist und auf den neuen Parameter `pattern` aktualisiert werden sollte. 🤓
-
 ## Defaultwerte { #default-values }
 
 Natürlich können Sie Defaultwerte verwenden, die nicht `None` sind.

docs/de/docs/tutorial/response-model.md

@@ -252,20 +252,6 @@ Wenn Sie also den Artikel mit der ID `foo` bei der *Pfadoperation* anfragen, wir
 
 /// info | Info
 
-In Pydantic v1 hieß diese Methode `.dict()`, in Pydantic v2 wurde sie <abbr title="veraltet, obsolet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecatet</abbr> (aber immer noch unterstützt) und in `.model_dump()` umbenannt.
-
-Die Beispiele hier verwenden `.dict()` für die Kompatibilität mit Pydantic v1, Sie sollten jedoch stattdessen `.model_dump()` verwenden, wenn Sie Pydantic v2 verwenden können.
-
-///
-
-/// info | Info
-
-FastAPI verwendet `.dict()` von Pydantic Modellen, <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/exporting_models/#modeldict" class="external-link" target="_blank">mit dessen `exclude_unset`-Parameter</a>, um das zu erreichen.
-
-///
-
-/// info | Info
-
 Sie können auch:
 
 * `response_model_exclude_defaults=True`

docs/de/docs/tutorial/schema-extra-example.md

@@ -8,36 +8,14 @@ Hier sind mehrere Möglichkeiten, das zu tun.
 
 Sie können `examples` („Beispiele“) für ein Pydantic-Modell deklarieren, welche dem generierten JSON-Schema hinzugefügt werden.
 
-//// tab | Pydantic v2
-
 {* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_pv1_py310.py hl[13:23] *}
-
-////
-
 Diese zusätzlichen Informationen werden unverändert zum für dieses Modell ausgegebenen **JSON-Schema** hinzugefügt und in der API-Dokumentation verwendet.
 
-//// tab | Pydantic v2
-
-In Pydantic Version 2 würden Sie das Attribut `model_config` verwenden, das ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.
+Sie können das Attribut `model_config` verwenden, das ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> akzeptiert, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Configuration</a>.
 
 Sie können `json_schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.
 
-////
-
-//// tab | Pydantic v1
-
-In Pydantic Version 1 würden Sie eine interne Klasse `Config` und `schema_extra` verwenden, wie beschrieben in <a href="https://docs.pydantic.dev/1.10/usage/schema/#schema-customization" class="external-link" target="_blank">Pydantic-Dokumentation: Schema customization</a>.
-
-Sie können `schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.
-
-////
-
 /// tip | Tipp
 
 Mit derselben Technik können Sie das JSON-Schema erweitern und Ihre eigenen benutzerdefinierten Zusatzinformationen hinzufügen.

docs/de/llm-prompt.md

@@ -251,6 +251,7 @@ Below is a list of English terms and their preferred German translations, separa
 * «the button»: «der Button»
 * «the cloud provider»: «der Cloudanbieter»
 * «the CLI»: «Das CLI»
+* «the coverage»: «Die Testabdeckung»
 * «the command line interface»: «Das Kommandozeileninterface»
 * «the default value»: «der Defaultwert»
 * «the default value»: NOT «der Standardwert»

docs/en/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI is built on top of **Pydantic**, and I have been showing you how to use
 
 But FastAPI also supports using <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> the same way:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
 
 This is still supported thanks to **Pydantic**, as it has <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">internal support for `dataclasses`</a>.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ But if you have a bunch of dataclasses laying around, this is a nice trick to us
 
 You can also use `dataclasses` in the `response_model` parameter:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
 
 The dataclass will be automatically converted to a Pydantic dataclass.
 
@@ -48,7 +48,7 @@ In some cases, you might still have to use Pydantic's version of `dataclasses`.
 
 In that case, you can simply swap the standard `dataclasses` with `pydantic.dataclasses`, which is a drop-in replacement:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
 
 1. We still import `field` from standard `dataclasses`.
 

docs/en/docs/how-to/graphql.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Depending on your use case, you might prefer to use a different library, but if
 
 Here's a small preview of how you could integrate Strawberry with FastAPI:
 
-{* ../../docs_src/graphql/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
 
 You can learn more about Strawberry in the <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry documentation</a>.
 

docs/en/docs/index.md

@@ -117,6 +117,12 @@ The key features are:
 
 ---
 
+## FastAPI mini documentary { #fastapi-mini-documentary }
+
+There's a <a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" class="external-link" target="_blank">FastAPI mini documentary</a> released at the end of 2025, you can watch it online:
+
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=mpR8ngthqiE" target="_blank"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/fastapi-documentary.jpg" alt="FastAPI Mini Documentary"></a>
+
 ## **Typer**, the FastAPI of CLIs { #typer-the-fastapi-of-clis }
 
 <a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

docs/en/docs/release-notes.md

@@ -9,6 +9,28 @@ hide:
 
 ### Internal
 
+* ✅ Run performance tests only on Pydantic v2. PR [#14608](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14608) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+## 0.127.1
+
+### Refactors
+
+* 🔊 Add a custom `FastAPIDeprecationWarning`. PR [#14605](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14605) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+### Docs
+
+* 📝 Add documentary to website. PR [#14600](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14600) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+
+### Translations
+
+* 🌐 Update translations for de (update-outdated). PR [#14602](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14602) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
+* 🌐 Update translations for de (update-outdated). PR [#14581](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14581) by [@nilslindemann](https://github.com/nilslindemann).
+
+### Internal
+
+* 🔧 Update pre-commit to use local Ruff instead of hook. PR [#14604](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14604) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
+* ✅ Add missing tests for code examples. PR [#14569](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14569) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov).
+* 👷 Remove `lint` job from `test` CI workflow. PR [#14593](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14593) by [@YuriiMotov](https://github.com/YuriiMotov).
 * 👷 Update secrets check. PR [#14592](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14592) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 👷 Run CodSpeed tests in parallel to other tests to speed up CI. PR [#14586](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14586) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
 * 🔨 Update scripts and pre-commit to autofix files. PR [#14585](https://github.com/fastapi/fastapi/pull/14585) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

docs/es/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI está construido sobre **Pydantic**, y te he estado mostrando cómo usar
 
 Pero FastAPI también soporta el uso de <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> de la misma manera:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
 
 Esto sigue siendo soportado gracias a **Pydantic**, ya que tiene <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">soporte interno para `dataclasses`</a>.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ Pero si tienes un montón de dataclasses por ahí, este es un buen truco para us
 
 También puedes usar `dataclasses` en el parámetro `response_model`:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
 
 El dataclass será automáticamente convertido a un dataclass de Pydantic.
 
@@ -48,7 +48,7 @@ En algunos casos, todavía podrías tener que usar la versión de `dataclasses`
 
 En ese caso, simplemente puedes intercambiar los `dataclasses` estándar con `pydantic.dataclasses`, que es un reemplazo directo:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
 
 1. Todavía importamos `field` de los `dataclasses` estándar.
 

docs/es/docs/how-to/graphql.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Dependiendo de tu caso de uso, podrías preferir usar un paquete diferente, pero
 
 Aquí tienes una pequeña vista previa de cómo podrías integrar Strawberry con FastAPI:
 
-{* ../../docs_src/graphql/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
 
 Puedes aprender más sobre Strawberry en la <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">documentación de Strawberry</a>.
 

docs/pt/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI é construído em cima do **Pydantic**, e eu tenho mostrado como usar mo
 
 Mas o FastAPI também suporta o uso de <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> da mesma forma:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
 
 Isso ainda é suportado graças ao **Pydantic**, pois ele tem <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">suporte interno para `dataclasses`</a>.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ Mas se você tem um monte de dataclasses por aí, este é um truque legal para u
 
 Você também pode usar `dataclasses` no parâmetro `response_model`:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
 
 A dataclass será automaticamente convertida para uma dataclass Pydantic.
 
@@ -48,7 +48,7 @@ Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `datacl
 
 Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
 
 1. Ainda importamos `field` das `dataclasses` padrão.
 

docs/pt/docs/how-to/graphql.md

@@ -35,7 +35,7 @@ Dependendo do seu caso de uso, você pode preferir usar uma biblioteca diferente
 
 Aqui está uma pequena prévia de como você poderia integrar Strawberry com FastAPI:
 
-{* ../../docs_src/graphql/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
 
 Você pode aprender mais sobre Strawberry na <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">documentação do Strawberry</a>.
 

docs/ru/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI построен поверх **Pydantic**, и я показывал в
 
 Но FastAPI также поддерживает использование <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> тем же способом:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}
 
 Это по-прежнему поддерживается благодаря **Pydantic**, так как в нём есть <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">встроенная поддержка `dataclasses`</a>.
 
@@ -32,7 +32,7 @@ FastAPI построен поверх **Pydantic**, и я показывал в
 
 Вы также можете использовать `dataclasses` в параметре `response_model`:
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}
 
 Этот dataclass будет автоматически преобразован в Pydantic dataclass.
 
@@ -48,7 +48,7 @@ FastAPI построен поверх **Pydantic**, и я показывал в
 
 В таком случае вы можете просто заменить стандартные `dataclasses` на `pydantic.dataclasses`, которая является полностью совместимой заменой (drop-in replacement):
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}
 
 1. Мы по-прежнему импортируем `field` из стандартных `dataclasses`.
 

docs/ru/docs/how-to/graphql.md

@@ -35,7 +35,7 @@
 
 Вот небольшой пример того, как можно интегрировать Strawberry с FastAPI:
 
-{* ../../docs_src/graphql/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
+{* ../../docs_src/graphql_/tutorial001_py39.py hl[3,22,25] *}
 
 Подробнее о Strawberry можно узнать в <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">документации Strawberry</a>.
 

docs/zh/docs/advanced/dataclasses.md

@@ -4,7 +4,7 @@ FastAPI 基于 **Pydantic** 构建，前文已经介绍过如何使用 Pydantic
 
 但 FastAPI 还可以使用数据类（<a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a>）：
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py hl[1,7:12,19:20] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001.py hl[1,7:12,19:20] *}
 
 这还是借助于 **Pydantic** 及其<a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel" class="external-link" target="_blank">内置的 `dataclasses`</a>。
 
@@ -32,7 +32,7 @@ FastAPI 基于 **Pydantic** 构建，前文已经介绍过如何使用 Pydantic
 
 在 `response_model` 参数中使用 `dataclasses`：
 
-{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}
+{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002.py hl[1,7:13,19] *}
 
 本例把数据类自动转换为 Pydantic 数据类。
 
@@ -49,7 +49,7 @@ API 文档中也会显示相关概图：
 本例把标准的 `dataclasses` 直接替换为 `pydantic.dataclasses`：
 
 ```{ .python .annotate hl_lines="1  5  8-11  14-17  23-25  28" }
-{!../../docs_src/dataclasses/tutorial003.py!}
+{!../../docs_src/dataclasses_/tutorial003.py!}
 ```
 
 1. 本例依然要从标准的 `dataclasses` 中导入 `field`；

docs_src/request_form_models/tutorial002_pv1_an_py39.py

@@ -1,20 +0,0 @@
-from typing import Annotated
-
-from fastapi import FastAPI
-from fastapi.temp_pydantic_v1_params import Form
-from pydantic.v1 import BaseModel
-
-app = FastAPI()
-
-
-class FormData(BaseModel):
-    username: str
-    password: str
-
-    class Config:
-        extra = "forbid"
-
-
-@app.post("/login/")
-async def login(data: Annotated[FormData, Form()]):
-    return data

docs_src/request_form_models/tutorial002_pv1_py39.py

@@ -1,18 +0,0 @@
-from fastapi import FastAPI
-from fastapi.temp_pydantic_v1_params import Form
-from pydantic.v1 import BaseModel
-
-app = FastAPI()
-
-
-class FormData(BaseModel):
-    username: str
-    password: str
-
-    class Config:
-        extra = "forbid"
-
-
-@app.post("/login/")
-async def login(data: FormData = Form()):
-    return data