/// warning | Aviso

Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare atributos do modelo

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Just Modern Python { #just-modern-python }

It's all based on standard **Python type** declarations (thanks to Pydantic). No new syntax to learn. Just standard modern Python.

    - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) como base de datos SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) para el frontend.
    - 💃 Usando TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev), y otras partes de una stack moderna de frontend.
    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com) para los componentes del frontend.
    - 🤖 Un cliente de frontend generado automáticamente.
    - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para pruebas End-to-End.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic

///

## Embeber un solo parámetro de cuerpo

Supongamos que solo tienes un único parámetro de cuerpo `item` de un modelo Pydantic `Item`.

Por defecto, **FastAPI** esperará su cuerpo directamente.

Pero si deseas que espere un JSON con una clave `item` y dentro de ella los contenidos del modelo, como lo hace cuando declaras parámetros de cuerpo extra, puedes usar el parámetro especial `Body` `embed`:

```Python

      <artifactId>junit-jupiter-api</artifactId>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.codehaus.modello</groupId>
        <artifactId>modello-maven-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <version>2.0.0</version>
          <velocityBasedir>${project.basedir}/../../src/mdo</velocityBasedir>
          <models>

      <groupId>org.apache.maven</groupId>
      <artifactId>maven-api-xml</artifactId>
    </dependency>
  </dependencies>

  <build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.codehaus.modello</groupId>
        <artifactId>modello-maven-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <version>1.2.0</version>
          <velocityBasedir>${project.basedir}/../../src/mdo</velocityBasedir>
          <models>

///

## Cookies con un Modelo de Pydantic

Declara los parámetros de **cookie** que necesites en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Cookie`:

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

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de las **cookies** recibidas en el request y te entregará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación

///

Quando você adiciona um exemplo dentro de um modelo Pydantic, usando `schema_extra` ou` Field(example="something") `esse exemplo é adicionado ao **JSON Schema** para esse modelo Pydantic.

E esse **JSON Schema** do modelo Pydantic está incluído no **OpenAPI** da sua API e, em seguida, é usado na UI da documentação.

Cada uno de esos `dict`s de response puede tener una clave `model`, conteniendo un modelo de Pydantic, así como `response_model`.

**FastAPI** tomará ese modelo, generará su JSON Schema y lo incluirá en el lugar correcto en OpenAPI.

Por ejemplo, para declarar otro response con un código de estado `404` y un modelo Pydantic `Message`, puedes escribir:

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py hl[18,22] *}