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## Importar `BaseModel` de Pydantic { #import-pydantics-basemodel }

Primero, necesitas importar `BaseModel` de `pydantic`:

{* ../../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:

    assertThat(map.get("d")).isEqualTo("4");

    underlying.remove("c");
    assertEquals(underlying.size(), map.size());
    assertFalse(map.containsKey("c"));

    underlying.clear();
    assertEquals(underlying.size(), map.size());
  }

  public void testTransformChangesAreReflectedInUnderlyingMap() {
    Map<String, Integer> underlying = new LinkedHashMap<>();
    underlying.put("a", 1);

                result.getManagedVersions(),
                result.getResolutionRepositories());

        cache.put(cacheKey, cacheRecord);
    }

    @Override
    public void flush() {
        cache.clear();
    }

    * `description` : un `str` avec une courte description pour la documentation externe.
    * `url` (**requis**) : un `str` avec l’URL de la documentation externe.

### Créer des métadonnées pour les tags { #create-metadata-for-tags }

Essayons cela avec un exemple de tags pour `users` et `items`.

Créez des métadonnées pour vos tags et transmettez-les au paramètre `openapi_tags` :

     * @return HTML response with the reset related content list
     */
    @Execute
    @Secured({ ROLE, ROLE + VIEW })
    public HtmlResponse reset(final SearchForm form) {
        relatedContentPager.clear();
        return asHtml(path_AdminRelatedcontent_AdminRelatedcontentJsp).renderWith(data -> {
            searchPaging(data, form);
        });
    }

    /**

            for (final String lang : form.lang) {
                if (StringUtil.isNotBlank(lang) && lang.length() < 1000) {
                    if (Constants.ALL_LANGUAGES.equals(lang)) {
                        langSet.clear();
                        break;
                    }
                    final String normalizeLang = systemHelper.normalizeLang(lang);
                    if (normalizeLang != null) {

        try (PrintWriter fw = new PrintWriter(new FileWriter(reportFile))) {
            writeHeader(fw);
            if (errors.isEmpty()) {
                fw.println("All clear!");
                return;
            }
            for (Map.Entry<File, List<Error>> e : errors.entrySet()) {
                File file = e.getKey();
                List<Error> errorsForFile = e.getValue();

internal fun FileSystem.deleteIfExists(path: Path) {
  try {
    delete(path)
  } catch (fnfe: FileNotFoundException) {
    return
  }
}

/** Tolerant delete, try to clear as many files as possible even after a failure. */
internal fun FileSystem.deleteContents(directory: Path) {
  var exception: IOException? = null
  val files =
    try {
      list(directory)

      CharBuffer buffer = CharBuffer.allocate(100);
      while (reader.read(buffer) != -1) {
        Java8Compatibility.flip(buffer);
        builder.append(buffer);
        Java8Compatibility.clear(buffer);
      }
      return builder.toString();
    }
  }

  private static class UrlByteSourceFactory extends FileByteSourceFactory {

    file.read()
```

En versiones recientes de Python, también hay un **async context manager**. Lo usarías con `async with`:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Cuando creas un context manager o un async context manager como arriba, lo que hace es que, antes de entrar al bloque `with`, ejecutará el código antes del `yield`, y al salir del bloque `with`, ejecutará el código después del `yield`.