Another big feature needed by APIs is data validation, making sure that the data is valid, given certain parameters. For example, that some field is an `int`, and not some random string. This is especially useful for incoming data.

Without a data validation system, you would have to do all the checks by hand, in code.

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

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

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

## `Field`のインポート

まず、以下のようにインポートします:

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

!!! warning "注意"
    `Field`は他の全てのもの（`Query`、`Path`、`Body`など）とは違い、`fastapi`からではなく、`pydantic`から直接インポートされていることに注意してください。

## モデルの属性の宣言

以下のように`Field`をモデルの属性として使用することができます:

```Python hl_lines="11 12 13 14"

                    "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.

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

from typing import Union

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel, Field
from typing_extensions import Annotated

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = Field(
        default=None, title="The description of the item", max_length=300
    )
    price: float = Field(gt=0, description="The price must be greater than zero")
    tax: Union[float, None] = None