Щоб розрізняти моделі з усіма необов’язковими значеннями для **оновлення** і моделі з обов’язковими значеннями для **створення**, Ви можете скористатись ідеями, описаними у [Додаткові моделі](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.

    }

    public MaxCodePoint(String userFriendly) {
      value = decode(userFriendly);
    }
  }

  /**
   * The default values of maxCodePoint below provide pretty good performance models of different
   * kinds of common human text.
   *
   * @see MaxCodePoint#decode
   */
  @Param({"0x80", "0x90", "0x100", "0x800", "0x10000", "0x10ffff"})
  MaxCodePoint maxCodePoint;

  @Param({"16384"})

/**
 * Provides access to the contents of a source independently of the
 * backing store (e.g. file system, database, memory).
 * <p>
 * This is mainly used to parse files into objects such as Maven projects,
 * models, settings, or toolchains. The source implementation handles
 * all the details of accessing the underlying content while providing
 * a uniform API to consumers.
 * <p>
 * Sources can represent:
 * <ul>

Se você quiser proteger sua API, há várias coisas melhores que você pode fazer, por exemplo:

* Certifique-se de ter modelos Pydantic bem definidos para seus corpos de solicitação e respostas.
* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.

///

## Declarar atributos del modelo

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

/// note | Detalles técnicos

///

## Embed a single body parameter { #embed-a-single-body-parameter }

Let's say you only have a single `item` body parameter from a Pydantic model `Item`.

By default, **FastAPI** will then expect its body directly.

But if you want it to expect a JSON with a key `item` and inside of it the model contents, as it does when you declare extra body parameters, you can use the special `Body` parameter `embed`:

```Python

    * Chuyển đổi kiểu dữ liệu Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`,...).
    * `datetime` objects.
    * `UUID` objects.
    * Database models.
    * ...và nhiều hơn thế.
* Tự động tạo tài liệu tương tác API, bao gồm 2 giao diện người dùng:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

---

Quay trở lại ví dụ trước, **FastAPI** sẽ thực hiện:

Tất cả validation được xử lí bằng những thiết lập tốt và mạnh mẽ của **Pydantic**.

### Bảo mật và xác thực

Bảo mật và xác thực đã tích hợp mà không làm tổn hại tới cơ sở dữ liệu hoặc data models.

Tất cả cơ chế bảo mật định nghĩa trong OpenAPI, bao gồm:

* HTTP Basic.
* **OAuth2** (với **JWT tokens**). Xem hướng dẫn [OAuth2 with JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.

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()`.

///

/// tip | Dica



///

	Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet", e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="técnicamente, modelos de arquitetura de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning (aprendizado de máquina).

### Declare um *parâmetro de rota*

Logo, crie um *parâmetro de rota* com anotações de tipo usando a classe enum que você criou (`ModelName`):