Cada evento é um pequeno bloco de texto com “campos” como `data`, `event`, `id` e `retry`, separados por linhas em branco.

Fica assim:

```
data: {"name": "Portal Gun", "price": 999.99}

data: {"name": "Plumbus", "price": 32.99}

```

///

### Campo `examples` do JSON Schema { #json-schemas-examples-field }

Depois, o JSON Schema adicionou um campo [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) em uma nova versão da especificação.

E então o novo OpenAPI 3.1.0 passou a se basear na versão mais recente (JSON Schema 2020-12), que incluiu esse novo campo `examples`.

## Campos de lista { #list-fields }

Puedes definir un atributo como un subtipo. Por ejemplo, una `list` en Python:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Esto hará que `tags` sea una lista, aunque no declare el tipo de los elementos de la lista.

## Campos de lista con parámetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }

Você precisa apenas declarar um **modelo Pydantic** com os campos que deseja receber como **campos de formulários**, e então declarar o parâmetro como um `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

O **FastAPI** irá **extrair** as informações para **cada campo** dos **dados do formulário** na requisição e dar para você o modelo Pydantic que você definiu.

Solo necesitas declarar un **modelo de Pydantic** con los campos que quieres recibir como **campos de formulario**, y luego declarar el parámetro como `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

Se você quiser ler mais sobre essas codificações e campos de formulário, vá para a [<abbr title="Mozilla Developer Network - Rede de Desenvolvedores da Mozilla">MDN</abbr> web docs para `POST`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/POST).

///

/// warning | Atenção

Você pode declarar um modelo Pydantic com campos `bytes` e então usar `val_json_bytes` na configuração do modelo para indicar que deve usar base64 para *validar* os dados JSON de entrada; como parte dessa validação, ele decodificará a string base64 em bytes.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

Se você verificar a `/docs`, verá que o campo `data` espera bytes codificados em base64:

### Anotações de tipo e ferramentas { #type-annotations-and-tooling }

Primeiro, vamos ver como editores, mypy e outras ferramentas veriam isso.

`BaseUser` tem os campos base. Então `UserIn` herda de `BaseUser` e adiciona o campo `password`, então, ele incluirá todos os campos de ambos os modelos.

Anotamos o tipo de retorno da função como `BaseUser`, mas na verdade estamos retornando uma instância `UserIn`.

<code>license_info</code>). El nombre de la licencia utilizada para la API.</td></tr><tr><td><code>identifier</code></td><td><code>str</code></td><td>Una expresión de licencia [SPDX](https://spdx.org/licenses/) para la API. El campo <code>identifier</code> es mutuamente excluyente del campo <code>url</code>. <small>Disponible desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small></td></tr><tr><td><code>url</code></td><td><code>str</code></td><td>Una URL a la licencia utilizada para la API. DEBE tener el formato de...

### Anotaciones de Tipos y Herramientas { #type-annotations-and-tooling }

Primero vamos a ver cómo los editores, mypy y otras herramientas verían esto.

`BaseUser` tiene los campos base. Luego `UserIn` hereda de `BaseUser` y añade el campo `password`, por lo que incluirá todos los campos de ambos modelos.

Anotamos el tipo de retorno de la función como `BaseUser`, pero en realidad estamos devolviendo un `UserIn` instance.