# Corpo - Campos

Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de *funções de operações de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.

## Importe `Field`

Primeiro, você tem que importá-lo:

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

!!! warning "Aviso"

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"

---> 100%
```

</div>

...isso também inclui o `uvicorn`, que você pode usar como o servidor que rodará seu código.

!!! note "Nota"
    Você também pode instalar parte por parte.

    Isso é provavelmente o que você faria quando você quisesse lançar sua aplicação em produção:

    ```
    pip install fastapi
    ```

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann wird Ihre API (beispielsweise):

    * Si no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación final seguirá teniendo la misma sobrecarga que si se hubiera creado con FastAPI. Y en muchos casos, esta validación y serialización de datos constituye la mayor cantidad de...

Ele é um projeto da Linux Foundation que fornece certificados HTTPS gratuitamente. De forma automatizada. Esses certificados usam toda a segurança criptográfica padrão e têm vida curta (cerca de 3 meses), então a segurança é realmente melhor por causa de sua vida útil reduzida.

👉 💼, 👆 💪 💚 📄 ❔ 👈 🔢 🛠️ *🔜* 👀 💖. ⚫️❔ *➡ 🛠️* ⚫️ 🔜 ✔️, ⚫️❔ 💪 ⚫️ 🔜 ⌛, ⚫️❔ 📨 ⚫️ 🔜 📨, ♒️.

## 📱 ⏮️ ⏲

➡️ 👀 🌐 👉 ⏮️ 🖼.

🌈 👆 🛠️ 📱 👈 ✔ 🏗 🧾.

👉 🧾 🔜 ✔️ `id`, `title` (📦), `customer`, & `total`.

👩‍💻 👆 🛠️ (🔢 👩‍💻) 🔜 ✍ 🧾 👆 🛠️ ⏮️ 🏤 📨.

⤴️ 👆 🛠️ 🔜 (➡️ 🌈):

* 📨 🧾 🕴 🔢 👩‍💻.
* 📈 💸.
* 📨 📨 🔙 🛠️ 👩‍💻 (🔢 👩‍💻).

@app.get("/")
async def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

**Nota**:

e vuoi approfondire, consulta la sezione  _"In a hurry?"_ su <a href="https://fastapi.tiangolo.com/async/#in-a-hurry" target="_blank">`async` e `await` nella documentazione</a>.

</details>

### Esegui il server

Para fazer isso, primeiro construa toda a documentação:

<div class="termy">

```console
// Use o comando "build-all", isso leverá um tempinho
$ python ./scripts/docs.py build-all

Updating es
Updating en
Building docs for: en
Building docs for: es
Successfully built docs for: es
Copying en index.md to README.md
```

</div>

    Se você tem algum conhecimento técnico (corrotinas, threads, blocking etc) e está curioso sobre como o FastAPI controla o `async def` vs normal `def`, vá em frente.

### Funções de operação de rota

Quando você declara uma *função de operação de rota* com `def` normal ao invés de `async def`, ela é rodada em uma threadpool externa que então é aguardada, ao invés de ser chamada diretamente (ela poderia bloquear o servidor).

from fastapi import APIRouter, FastAPI
from pydantic import BaseModel, HttpUrl

app = FastAPI()


class Invoice(BaseModel):
    id: str
    title: Union[str, None] = None
    customer: str
    total: float


class InvoiceEvent(BaseModel):
    description: str
    paid: bool


class InvoiceEventReceived(BaseModel):
    ok: bool


invoices_callback_router = APIRouter()