Pydantic в FastAPI используется для валидации и сериализации данных. Он позволяет описывать структуры данных с помощью моделей на основе Python-классов, где типы полей строго определены.

Основные роли Pydantic в FastAPI:

Валидация входящих данных: при получении запроса FastAPI автоматически проверяет, что данные соответствуют описанной модели (например, JSON с нужными полями и типами).
Сериализация и десериализация: преобразование данных из JSON в объекты Python и обратно.
Автоматическая генерация схем OpenAPI: на основе моделей Pydantic FastAPI строит документацию API.

Пример модели Pydantic в FastAPI:

from pydantic import BaseModel
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str

@app.post("/users/")
async def create_user(user: User):
    return {"message": f"User {user.name} created", "user": user}

Здесь FastAPI автоматически проверит, что в теле запроса есть поля id, name и email нужных типов, и создаст объект User.

Какова роль библиотеки Pydantic в работе FastAPI?