reader.setScrollSize(1000);
        reader.addSort(SortBuilders.fieldSort("field2"));
        int count = 0;
        int prev = -1;
        Map<String, Object> source;
        while ((source = reader.read()) != null) {
            int current = Integer.parseInt(source.get("field2").toString());
            assertTrue(prev < current);
            prev = current;
            count++;
        }

            .add("field27", Optional.absent())
            // Arrays
            .add("field31", new Object[] {"!!!"})
            .add("field32", new boolean[0])
            .add("field33", new byte[0])
            .add("field34", new char[0])
            .add("field35", new short[0])
            .add("field36", new int[0])
            .add("field37", new long[0])
            .add("field38", new float[0])

				{Field: &schema.Field{Name: "FieldD"}},
			},
		},
		"uniq_field_e1_e2": {
			Name:  "uniq_field_e1_e2",
			Class: "UNIQUE",
			Fields: []schema.IndexOption{
				{Field: &schema.Field{Name: "FieldE1"}},
				{Field: &schema.Field{Name: "FieldE2"}},
			},
		},
		"idx_index_tests_field_f1": {
			Name:   "idx_index_tests_field_f1",
			Fields: []schema.IndexOption{{Field: &schema.Field{Name: "FieldF1"}}},

		}
		_ = stmt.Schema.ParseIndexes()
		field := stmt.Schema.LookUpField(fieldName)
		if field == nil {
			t.Fatalf("%v: failed to find column %q", utils.FileWithLineNum(), fieldName)
		}
		if field.Unique != unique {
			t.Fatalf("%v: %q column %q unique should be %v but got %v", utils.FileWithLineNum(), stmt.Schema.Table, fieldName, unique, field.Unique)
		}
		if field.UniqueIndex != uniqueIndex {

# Body - Fields

The same way you can declare additional validation and metadata in *path operation function* parameters with `Query`, `Path` and `Body`, you can declare validation and metadata inside of Pydantic models using Pydantic's `Field`.

## Import `Field`

First, you have to import it:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}


/// warning

///

/// tip | "Подсказка"

Обратите внимание, что каждый атрибут модели с типом, значением по умолчанию и `Field` имеет ту же структуру, что и параметр *функции обработки пути* с `Field` вместо `Path`, `Query` и `Body`.

///

## Добавление дополнительной информации

Вы можете объявлять дополнительную информацию в `Field`, `Query`, `Body` и т.п. Она будет включена в сгенерированную JSON схему.

///

/// tip | "Tipp"

Beachten Sie, dass jedes Modellattribut mit einem Typ, Defaultwert und `Field` die gleiche Struktur hat wie ein Parameter einer Pfadoperation-Funktion, nur mit `Field` statt `Path`, `Query`, `Body`.

///

## Zusätzliche Information hinzufügen

Sie können zusätzliche Information in `Field`, `Query`, `Body`, usw. deklarieren. Und es wird im generierten JSON-Schema untergebracht.

///

/// 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.

## 🗄 `Field`

🥇, 👆 ✔️ 🗄 ⚫️:

//// tab | 🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

////

//// tab | 🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛

```Python hl_lines="2"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001_py310.py!}
```

////

/// warning

///

/// 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。