## Importar `Field`

Primero, tienes que importarlo:

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

/// warning | Advertencia

Fíjate que `Field` se importa directamente desde `pydantic`, no desde `fastapi` como el resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

        ```
    validations:
      required: true
  - type: input
    id: pydantic-version
    attributes:
      label: Pydantic Version
      description: |
        What Pydantic version are you using?

        You can find the Pydantic version with:

        ```bash
        python -c "import pydantic; print(pydantic.version.VERSION)"
        ```
    validations:
      required: true
  - type: input

👆 🚫🔜 🚫 📌 ⏬ `starlette`.

🎏 ⏬ **FastAPI** 🔜 ⚙️ 🎯 🆕 ⏬ 💃.

, 👆 💪 ➡️ **FastAPI** ⚙️ ☑ 💃 ⏬.

## 🔃 Pydantic

Pydantic 🔌 💯 **FastAPI** ⏮️ 🚮 👍 💯, 🆕 ⏬ Pydantic (🔛 `1.0.0`) 🕧 🔗 ⏮️ FastAPI.

👆 💪 📌 Pydantic 🙆 ⏬ 🔛 `1.0.0` 👈 👷 👆 & 🔛 `2.0.0`.

🖼:

```txt
pydantic>=1.2.0,<2.0.0

# 📣 📨 🖼 💽

👆 💪 📣 🖼 💽 👆 📱 💪 📨.

📥 📚 🌌 ⚫️.

## Pydantic `schema_extra`

👆 💪 📣 `example` Pydantic 🏷 ⚙️ `Config` &amp; `schema_extra`, 🔬 <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/#customizing-json-schema" class="external-link" target="_blank">Pydantic 🩺: 🔗 🛃</a>:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001.py hl[15:23] *}

👈 ➕ ℹ 🔜 🚮-🔢 **🎻 🔗** 👈 🏷, &amp; ⚫️ 🔜 ⚙️ 🛠️ 🩺.

/// tip

* Fix handling of enums with their own schema in path parameters. To support [pydantic/pydantic#1432](https://github.com/pydantic/pydantic/pull/1432) in FastAPI. PR [#1463](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/1463).

## 0.55.0

* Allow enums to allow them to have their own schemas in OpenAPI. To support [pydantic/pydantic#1432](https://github.com/pydantic/pydantic/pull/1432) in FastAPI. PR [#1461](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/1461).

Pero eso aún no es tan útil. Vamos a hacer que nos dé el usuario actual.

## Crear un modelo de usuario

Primero, vamos a crear un modelo de usuario con Pydantic.

De la misma manera que usamos Pydantic para declarar cuerpos, podemos usarlo en cualquier otra parte:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Crear una dependencia `get_current_user`

///

## Pydantic-модель для cookies

Объявите параметры **cookie**, которые вам нужны, в **Pydantic-модели**, а затем объявите параметр как `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** **извлечёт** данные для **каждого поля** из **cookies**, полученных в запросе, и выдаст вам объявленную Pydantic-модель.

## Проверка сгенерированной документации

The same way, this database wouldn't receive a Pydantic model (an object with attributes), only a `dict`.

You can use `jsonable_encoder` for that.

It receives an object, like a Pydantic model, and returns a JSON compatible version:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

In this example, it would convert the Pydantic model to a `dict`, and the `datetime` to a `str`.

Da mesma forma, este banco de dados não receberia um modelo Pydantic (um objeto com atributos), apenas um `dict`.

Você pode usar a função `jsonable_encoder` para resolver isso.

A função recebe um objeto, como um modelo Pydantic e retorna uma versão compatível com JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Neste exemplo, ele converteria o modelo Pydantic em um `dict`, e o `datetime` em um `str`.

    * 📨 & 📨 🔜 😥 `str`.
    * 🏗 🔗 🔜 ✔ 👈 ⚫️ `str` ⏮️ `binary` "📁".
* `Decimal`:
    * 🐩 🐍 `Decimal`.
    * 📨 & 📨, 🍵 🎏 `float`.
* 👆 💪 ✅ 🌐 ☑ Pydantic 📊 🆎 📥: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic 📊 🆎</a>.

## 🖼

📥 🖼 *➡ 🛠️* ⏮️ 🔢 ⚙️ 🔛 🆎.

{* ../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py hl[1,3,12:16] *}