* Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:
    * Uso de modelos jerárquicos de Pydantic, `List` y `Dict` de `typing` de Python, etc.
    * Y los validadores permiten definir, verificar y documentar de manera clara y fácil esquemas de datos complejos como JSON Schema.

Mais elle a été créée avant que les type hints n'existent en Python. Ainsi, pour définir chaque <abbr title="la définition de
la façon dont les données doivent être formées">schéma</abbr>, vous devez utiliser des utilitaires et des classes spécifiques fournies par Marshmallow.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Utilisez du code pour définir des "schémas" qui fournissent automatiquement les types de données et la validation.

///

Mas ele foi criado antes de existirem as anotações de tipo do Python. Então, para definir cada <abbr title="a definição de como os dados devem ser formados">schema</abbr> você precisa utilizar utilitários e classes específicos fornecidos pelo Marshmallow.

/// check | **FastAPI** inspirado para

Usar código para definir "schemas" que forneçam, automaticamente, tipos de dados e validação.

///

Você pode definir `"json_schema_extra"` com um `dict` contendo quaisquer dados adicionais que você queira que apareçam no JSON Schema gerado, incluindo `examples`.

////

//// tab | Pydantic v1

<div class="termy">

```console
$ ADMIN_EMAIL="******@****.***" APP_NAME="ChimichangApp" fastapi run main.py

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

/// tip | Dica

```console
$ pip install python-multipart
```

///

## Importa `File` y `Form` { #import-file-and-form }

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[3] *}

## Define parámetros `File` y `Form` { #define-file-and-form-parameters }

Crea parámetros de archivo y formulario de la misma manera que lo harías para `Body` o `Query`:

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[10:12] *}

```console
$ pip install python-multipart
```

///

## Importe `File` e `Form` { #import-file-and-form }

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[3] *}

## Defina parâmetros de `File` e `Form` { #define-file-and-form-parameters }

Crie parâmetros de arquivo e formulário da mesma forma que você faria para `Body` ou `Query`:

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py hl[10:12] *}

Por lo tanto, podrías añadir datos adicionales al esquema generado automáticamente.

Por ejemplo, podrías decidir leer y validar el request con tu propio código, sin usar las funcionalidades automáticas de FastAPI con Pydantic, pero aún podrías querer definir el request en el esquema de OpenAPI.

Podrías hacer eso con `openapi_extra`:

Uma aplicação (instância) do `FastAPI` possui um método `.openapi()` que deve retornar o esquema OpenAPI.

Como parte da criação do objeto de aplicação, uma *operação de rota* para `/openapi.json` (ou para o que você definir como `openapi_url`) é registrada.

Ela apenas retorna uma resposta JSON com o resultado do método `.openapi()` da aplicação.

Como neste caso (sem usar `Annotated`) temos que substituir o valor padrão `None` na função por `Query()`, agora precisamos definir o valor padrão com o parâmetro `Query(default=None)`, ele serve ao mesmo propósito de definir esse valor padrão (pelo menos para o FastAPI).

Então:

```Python
q: str | None = Query(default=None)
```