# 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:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[4] *}

/// warning | Aviso

# Declarar Ejemplos de Request

Puedes declarar ejemplos de los datos que tu aplicación puede recibir.

Aquí tienes varias formas de hacerlo.

## Datos extra de JSON Schema en modelos de Pydantic

Puedes declarar `examples` para un modelo de Pydantic que se añadirá al JSON Schema generado.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

////

//// tab | Pydantic v1

Si quieres asegurar tu API, hay varias cosas mejores que puedes hacer, por ejemplo:

* Asegúrate de tener modelos Pydantic bien definidos para tus request bodies y responses.
* Configura los permisos y roles necesarios usando dependencias.
* Nunca guardes contraseñas en texto plano, solo hashes de contraseñas.

 * for projects that are built, hence available on the file system. One project,
 * called the <dfn>aggregator project</dfn> lists one or more <dfn>modules</dfn>
 * which are relative pointers on the file system to other projects. This is done using
 * the {@code /project/modules/module} elements of the POM in the aggregator project.
 * Note that the aggregator project is required to have a {@code pom} packaging.</p>
 *

        // something like the following:
        //
        // <dependencyManagement>
        //     <dependencies>
        //         <!--  Yoko modules -->
        //         <dependency>
        //             <groupId>org.apache.yoko</groupId>
        //             <artifactId>yoko-core</artifactId>
        //             <version>${version}</version>

* Documentación automática de modelos de datos con <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (ya que OpenAPI en sí mismo está basado en JSON Schema).

              <compileSourceRoots>
                <compileSourceRoot>${project.basedir}/src</compileSourceRoot>
              </compileSourceRoots>

              <!--
                JPMS needs access to the module sources to complete a modular Java build. We also need to override
                the base compiler settings (in the root `pom.xml`) to enable MRJAR output.
              -->
              <compilerArgs combine.self="override">

              <compileSourceRoots>
                <compileSourceRoot>${project.basedir}/src</compileSourceRoot>
              </compileSourceRoots>

              <!--
                JPMS needs access to the module sources to complete a modular Java build. We also need to override
                the base compiler settings (in the root `pom.xml`) to enable MRJAR output.
              -->
              <compilerArgs combine.self="override">

      return Maps.transformValues(
          fromTable.columnMap(), column -> Maps.transformValues(column, function));
    }
  }

  /**
   * Returns an unmodifiable view of the specified table. This method allows modules to provide
   * users with "read-only" access to internal tables. Query operations on the returned table "read
   * through" to the specified table, and attempts to modify the returned table, whether direct or

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

//// tab | Pydantic v2