🌐 Add Japanese translation for `docs/ja/docs/tutorial/extra-models.md` (#1941)

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

@@ -0,0 +1,195 @@
+# モデル - より詳しく
+
+先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことが一般的です。
+
+これはユーザーモデルの場合は特にそうです。なぜなら:
+
+* **入力モデル** にはパスワードが必要です。
+* **出力モデル**はパスワードをもつべきではありません。
+* **データベースモデル**はおそらくハッシュ化されたパスワードが必要になるでしょう。
+
+!!! danger "危険"
+    ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に認証に利用可能な「安全なハッシュ」を保存してください。
+
+    知らない方は、[セキュリティの章](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}で「パスワードハッシュ」とは何かを学ぶことができます。
+
+## 複数のモデル
+
+ここでは、パスワードフィールドをもつモデルがどのように見えるのか、また、どこで使われるのか、大まかなイメージを紹介します:
+
+```Python hl_lines="9  11  16  22  24  29-30  33-35  40-41"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial001.py!}
+```
+
+### `**user_in.dict()`について
+
+#### Pydanticの`.dict()`
+
+`user_in`は`UserIn`クラスのPydanticモデルです。
+
+Pydanticモデルには、モデルのデータを含む`dict`を返す`.dict()`メソッドがあります。
+
+そこで、以下のようなPydanticオブジェクト`user_in`を作成すると:
+
+```Python
+user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="john.doe@example.com")
+```
+
+そして呼び出すと:
+
+```Python
+user_dict = user_in.dict()
+```
+
+これで変数`user_dict`のデータを持つ`dict`ができました。（これはPydanticモデルのオブジェクトの代わりに`dict`です）。
+
+そして呼び出すと:
+
+```Python
+print(user_dict)
+```
+
+以下のようなPythonの`dict`を得ることができます:
+
+```Python
+{
+    'username': 'john',
+    'password': 'secret',
+    'email': 'john.doe@example.com',
+    'full_name': None,
+}
+```
+
+#### `dict`の展開
+
+`user_dict`のような`dict`を受け取り、それを`**user_dict`を持つ関数（またはクラス）に渡すと、Pythonはそれを「展開」します。これは`user_dict`のキーと値を直接キー・バリューの引数として渡します。
+
+そこで上述の`user_dict`の続きを以下のように書くと:
+
+```Python
+UserInDB(**user_dict)
+```
+
+以下と同等の結果になります:
+
+```Python
+UserInDB(
+    username="john",
+    password="secret",
+    email="john.doe@example.com",
+    full_name=None,
+)
+```
+
+もっと正確に言えば、`user_dict`を将来的にどんな内容であっても直接使用することになります:
+
+```Python
+UserInDB(
+    username = user_dict["username"],
+    password = user_dict["password"],
+    email = user_dict["email"],
+    full_name = user_dict["full_name"],
+)
+```
+
+#### 別のモデルからつくるPydanticモデル
+
+上述の例では`user_in.dict()`から`user_dict`をこのコードのように取得していますが:
+
+```Python
+user_dict = user_in.dict()
+UserInDB(**user_dict)
+```
+
+これは以下と同等です:
+
+```Python
+UserInDB(**user_in.dict())
+```
+
+...なぜなら`user_in.dict()`は`dict`であり、`**`を付与して`UserInDB`を渡してPythonに「展開」させているからです。
+
+そこで、別のPydanticモデルのデータからPydanticモデルを取得します。
+
+#### `dict`の展開と追加引数
+
+そして、追加のキーワード引数`hashed_password=hashed_password`を以下のように追加すると:
+
+```Python
+UserInDB(**user_in.dict(), hashed_password=hashed_password)
+```
+
+...以下のようになります:
+
+```Python
+UserInDB(
+    username = user_dict["username"],
+    password = user_dict["password"],
+    email = user_dict["email"],
+    full_name = user_dict["full_name"],
+    hashed_password = hashed_password,
+)
+```
+
+!!! warning "注意"
+    サポートしている追加機能は、データの可能な流れをデモするだけであり、もちろん本当のセキュリティを提供しているわけではありません。
+
+## 重複の削減
+
+コードの重複を減らすことは、**FastAPI**の中核的なアイデアの１つです。
+
+コードの重複が増えると、バグやセキュリティの問題、コードの非同期化問題（ある場所では更新しても他の場所では更新されない場合）などが発生する可能性が高くなります。
+
+そして、これらのモデルは全てのデータを共有し、属性名や型を重複させています。
+
+もっと良い方法があります。
+
+他のモデルのベースとなる`UserBase`モデルを宣言することができます。そして、そのモデルの属性（型宣言、検証など）を継承するサブクラスを作ることができます。
+
+データの変換、検証、文書化などはすべて通常通りに動作します。
+
+このようにして、モデル間の違いだけを宣言することができます:
+
+```Python hl_lines="9  15 16  19 20  23 24"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial002.py!}
+```
+
+## `Union`または`anyOf`
+
+レスポンスを２つの型の`Union`として宣言することができます。
+
+OpenAPIでは`anyOf`で定義されます。
+
+そのためには、標準的なPythonの型ヒント<a href="https://docs.python.org/3/library/typing.html#typing.Union" class="external-link" target="_blank">`typing.Union`</a>を使用します:
+
+```Python hl_lines="1 14 15 18 19 20 33"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial003.py!}
+```
+
+## モデルのリスト
+
+同じように、オブジェクトのリストのレスポンスを宣言することができます。
+
+そのためには、標準のPythonの`typing.List`を使用する:
+
+```Python hl_lines="1 20"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial004.py!}
+```
+
+## 任意の`dict`を持つレスポンス
+
+また、Pydanticモデルを使用せずに、キーと値の型だけを定義した任意の`dict`を使ってレスポンスを宣言することもできます。
+
+これは、有効なフィールド・属性名（Pydanticモデルに必要なもの）を事前に知らない場合に便利です。
+
+この場合、`typing.Dict`を使用することができます:
+
+```Python hl_lines="1 8"
+{!../../../docs_src/extra_models/tutorial005.py!}
+```
+
+## まとめ
+
+複数のPydanticモデルを使用し、ケースごとに自由に継承します。
+
+エンティティが異なる「状態」を持たなければならない場合は、エンティティごとに単一のデータモデルを持つ必要はありません。`password` や `password_hash` やパスワードなしなどのいくつかの「状態」をもつユーザー「エンティティ」の場合の様にすれば良いです。