new_field.required = field.required  # type: ignore[misc]
    new_field.model_config = field.model_config  # type: ignore[attr-defined]
    new_field.field_info = field.field_info
    new_field.allow_none = field.allow_none  # type: ignore[attr-defined]
    new_field.validate_always = field.validate_always  # type: ignore[attr-defined]
    if field.sub_fields:  # type: ignore[attr-defined]

                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["body", "password"],
                    "msg": "field required",
                    "type": "value_error.missing",

!!! tip "提示"

    注意，模型属性的类型、默认值及 `Field` 的代码结构与*路径操作函数*的参数相同，只不过是用 `Field` 替换了`Path`、`Query`、`Body`。

## 添加更多信息

`Field`、`Query`、`Body` 等对象里可以声明更多信息，并且 JSON Schema 中也会集成这些信息。

*声明示例*一章中将详细介绍添加更多信息的知识。

## 小结

Pydantic 的 `Field` 可以为模型属性声明更多校验和元数据。

                    "type": "missing",
                    "loc": ["header", "x-token"],
                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                },
                {
                    "type": "missing",
                    "loc": ["header", "x-key"],
                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                },
            ]
        }
    ) | IsDict(

    assert response.json() == IsDict(
        {
            "detail": [
                {
                    "type": "missing",
                    "loc": ["query", "needy"],
                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                },
                {
                    "type": "int_parsing",
                    "loc": ["query", "skip"],

```{ .python .annotate hl_lines="1  5  8-11  14-17  23-25  28" }
{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial003.py!}
```

1. We still import `field` from standard `dataclasses`.

2. `pydantic.dataclasses` is a drop-in replacement for `dataclasses`.

3. The `Author` dataclass includes a list of `Item` dataclasses.

                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                }
            ]
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["body", "password"],
                    "msg": "field required",
                    "type": "value_error.missing",

                    "type": "missing",
                    "loc": ["body", "item"],
                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                },
                {
                    "type": "missing",
                    "loc": ["body", "user"],
                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                },
                {

                    "type": "missing",
                    "loc": ["body", "item"],
                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                },
                {
                    "type": "missing",
                    "loc": ["body", "user"],
                    "msg": "Field required",
                    "input": None,
                },
                {

!!! tip "팁"
    주목할 점은 타입, 기본 값 및 `Field`로 이루어진 각 모델 어트리뷰트가  `Path`, `Query`와 `Body`대신 `Field`를 사용하는 *경로 작동 함수*의 매개변수와 같은 구조를 가진다는 점 입니다.

## 별도 정보 추가

`Field`, `Query`, `Body`, 그 외 안에 별도 정보를 선언할 수 있습니다. 이는 생성된 JSON 스키마에 포함됩니다.

여러분이 예제를 선언할 때 나중에 이 공식 문서에서 별도 정보를 추가하는 방법을 배울 것입니다.

!!! warning "경고"
    별도 키가 전달된 `Field` 또한 여러분의 어플리케이션의 OpenAPI 스키마에 나타날 것입니다.