//// tab | Pydantic v2

Na versão 2 do Pydantic, você usaria o atributo `model_config`, que recebe um `dict`, conforme descrito na <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">documentação do Pydantic: Configuration</a>.

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

////

# Corpo - Campos { #body-fields }

Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de uma *função de operação de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.

## Importe `Field` { #import-field }

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Atenção

* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (completação, etc) para todos os atributos e seus tipos.

Se você não quiser que o **FastAPI** inclua um servidor automático usando o `root_path`, você pode usar o parâmetro `root_path_in_servers=False`:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004_py39.py hl[9] *}

e então ele não será incluído no OpenAPI schema.

## Montando uma sub-aplicação { #mounting-a-sub-application }

    * Você não conseguiria escrever uma aplicação em Uvicorn diretamente. Isso significa que seu código deveria conter, mais ou menos, todo o código fornecido pelo Starlette (ou **FastAPI**). E se você fizesse isso, sua aplicação final poderia ter a mesma sobrecarga que utilizar um _framework_ que minimiza o código e _bugs_ da sua aplicação.

## Suporte de editor em todo canto { #editor-support-everywhere }

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

Mesmo para itens dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Mas uma vez que você saiba o básico de HTTPS para desenvolvedores, você pode combinar e configurar diferentes ferramentas facilmente para gerenciar tudo de uma forma simples.

Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo.

Você receberá todos os valores do cabeçalho duplicado como uma `list` Python.

Por exemplo, para declarar um cabeçalho de `X-Token` que pode aparecer mais de uma vez, você pode escrever:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

///

/// note | Detalhes Técnicos

Você também pode usar `from starlette.requests import Request`.

**FastAPI** fornece isso como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas vem diretamente da Starlette.

///

### Antes e depois da `response` { #before-and-after-the-response }

Você pode adicionar código para ser executado com a `request`, antes que qualquer *operação de rota* o receba.