<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

そして、それらが使われる *パスオペレーション* のそれぞれのAPIドキュメントにも表示されます:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## エディターサポート

エディターによる型ヒントと補完が関数内で利用できます (Pydanticモデルではなく `dict` を受け取ると、同じサポートは受けられません):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

型によるエラーチェックも可能です:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

これは偶然ではなく、このデザインに基づいてフレームワークが作られています。

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

이를 필요로 하는 각각의 *경로 작동*내부의 API 문서에도 사용됩니다:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## 편집기 지원

편집기에서, 함수 내에서 타입 힌트와 완성을 어디서나 (만약 Pydantic model 대신에 `dict`을 받을 경우 나타나지 않을 수 있습니다) 받을 수 있습니다:

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

잘못된 타입 연산에 대한 에러 확인도 받을 수 있습니다:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Pydantic 模型的 JSON 概图是 OpenAPI 生成的概图部件，可在 API 文档中显示：

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

而且，还会用于 API 文档中使用了概图的*路径操作*：

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## 编辑器支持

在编辑器中，函数内部均可使用类型提示、代码补全（如果接收的不是 Pydantic 模型，而是**字典**，就没有这样的支持）：

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

还支持检查错误的类型操作：

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

这并非偶然，整个 **FastAPI** 框架都是围绕这种思路精心设计的。

## Sem o Pydantic

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

&amp; 🔜 ⚙️ 🛠️ 🩺 🔘 🔠 *➡ 🛠️* 👈 💪 👫:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## 👨‍🎨 🐕‍🦺

👆 👨‍🎨, 🔘 👆 🔢 👆 🔜 🤚 🆎 🔑 &amp; 🛠️ 🌐 (👉 🚫🔜 🔨 🚥 👆 📨 `dict` ↩️ Pydantic 🏷):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

👆 🤚 ❌ ✅ ❌ 🆎 🛠️:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

👉 🚫 🤞, 🎂 🛠️ 🏗 🤭 👈 🔧.

# 본문 - 필드

`Query`, `Path`와 `Body`를 사용해 *경로 작동 함수* 매개변수 내에서 추가적인 검증이나 메타데이터를 선언한 것처럼 Pydantic의 `Field`를 사용하여 모델 내에서 검증과 메타데이터를 선언할 수 있습니다.

## `Field` 임포트

먼저 이를 임포트해야 합니다:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="4"
    {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="4"
    {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py39.py!}
    ```

    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="30-35"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="30-35"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001.py!}
    ```

`PUT` is used to receive data that should replace the existing data.

### Warning about replacing

=== "🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="30-35"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001.py!}
    ```

=== "🐍 3️⃣.9️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="30-35"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py39.py!}
    ```

=== "🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="28-33"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py!}
    ```

`PUT` ⚙️ 📨 💽 👈 🔜 ❎ ♻ 💽.

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

```Python hl_lines="34"
{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

接下来，用 `.copy()` 为已有模型创建调用 `update` 参数的副本，该参数为包含更新数据的 `dict`。

例如，`stored_item_model.copy(update=update_data)`：

```Python hl_lines="35"
{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 更新部分数据小结

简而言之，更新部分数据应：

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

```Python hl_lines="34"
{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### Pydanticの`update`パラメータ

ここで、`.copy()`を用いて既存のモデルのコピーを作成し、`update`パラメータに更新するデータを含む`dict`を渡すことができます。

`stored_item_model.copy(update=update_data)`のように:

```Python hl_lines="35"
{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 部分的更新のまとめ

まとめると、部分的な更新を適用するには、次のようにします: