*/
package org.apache.maven.model.superpom;

import org.apache.maven.model.Model;

/**
 * Provides the super POM that all models implicitly inherit from.
 *
 * @deprecated use {@code org.apache.maven.api.services.ModelBuilder} instead
 */
@Deprecated(since = "4.0.0")
public interface SuperPomProvider {

    /**

Y luego en nuestro código, hacemos parse de ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Consejo

Aquí reutilizamos el mismo modelo Pydantic.

Pero de la misma manera, podríamos haberlo validado de alguna otra forma.

Pydantic ne prend pas en charge le fait d'avoir un modèle Pydantic v2 contenant des champs eux-mêmes définis comme des modèles Pydantic v1, et inversement.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end
        subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
            V2Field["Pydantic v2 Model"]
        end
    end

		</get>
		<unzip dest="${modules.dir}/${module.name}" src="${target.dir}/${module.name.prefix}${module.name}-${module.zip.version}.zip">
			<patternset>
				<include name="**" />
			</patternset>
			<cutdirsmapper dirs="1" />
		</unzip>
	</target>

	<target name="remove.jars" if="with.fess">
		<delete>

# Module okhttp-logging-interceptor

  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>inheritance</groupId>
  <artifactId>parent</artifactId>
  <version>11-SNAPSHOT</version>

  <name>Model inheritance test parent: module path != artifactId</name>

  <modules>
    <module>child</module>
  </modules>

  <!-- 5 URLs in the pom will be inherited with path added -->
  <url>http://www.apache.org/</url>
  <scm>

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crea tu modelo de datos { #create-your-data-model }

Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.

Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

E então no nosso código, nós analisamos o conteúdo YAML diretamente e, em seguida, estamos usando novamente o mesmo modelo Pydantic para validar o conteúdo YAML:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Dica

Aqui reutilizamos o mesmo modelo do Pydantic.

Mas da mesma forma, nós poderíamos ter validado de alguma outra forma.

# Module okhttp-tls

{
  "formatVersion": "1.1",
  "component": {
    "group": "${pom.groupId}",
    "module": "${pom.artifactId}",
    "version": "${pom.version}",
    "attributes": {
      "org.gradle.status": "${module.status}"
    }
  },
  "createdBy": {
    "maven": {
      "version": "${maven.version}",
      "buildId": "${maven.build.version}"
    }
  },
  "variants": [
    {
      "name": "${variant.jvmEnvironmentVariantName}ApiElements",