## Declare atributos do modelo

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

```Python hl_lines="11-14"
{!../../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

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

!!! note "Detalhes técnicos"

    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="30-35"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="30-35"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001.py!}
    ```

`PUT` is used to receive data that should replace the existing data.

### Warning about replacing

=== "🐍 3️⃣.6️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="30-35"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001.py!}
    ```

=== "🐍 3️⃣.9️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="30-35"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py39.py!}
    ```

=== "🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣ & 🔛"

    ```Python hl_lines="28-33"
    {!> ../../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py!}
    ```

`PUT` ⚙️ 📨 💽 👈 🔜 ❎ ♻ 💽.

然后再用它生成一个只含已设置（在请求中所发送）数据，且省略了默认值的 `dict`：

```Python hl_lines="34"
{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 使用 Pydantic 的 `update` 参数

接下来，用 `.copy()` 为已有模型创建调用 `update` 参数的副本，该参数为包含更新数据的 `dict`。

例如，`stored_item_model.copy(update=update_data)`：

```Python hl_lines="35"
{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 更新部分数据小结

简而言之，更新部分数据应：

これを使うことで、デフォルト値を省略して、設定された（リクエストで送られた）データのみを含む`dict`を生成することができます:

```Python hl_lines="34"
{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### Pydanticの`update`パラメータ

ここで、`.copy()`を用いて既存のモデルのコピーを作成し、`update`パラメータに更新するデータを含む`dict`を渡すことができます。

`stored_item_model.copy(update=update_data)`のように:

```Python hl_lines="35"
{!../../../docs_src/body_updates/tutorial002.py!}
```

### 部分的更新のまとめ

まとめると、部分的な更新を適用するには、次のようにします:

## Einen einzelnen Body-Parameter einbetten

Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter, ein Pydantic-Modell `Item`.

Normalerweise wird **FastAPI** dann seinen JSON-Body direkt erwarten.

# Body - Nested Models

With **FastAPI**, you can define, validate, document, and use arbitrarily deeply nested models (thanks to Pydantic).

## List fields

You can define an attribute to be a subtype. For example, a Python `list`:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="12"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="14"

但是，如果你希望它期望一个拥有 `item` 键并在值中包含模型内容的 JSON，就像在声明额外的请求体参数时所做的那样，则可以使用一个特殊的 `Body` 参数 `embed`：

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

比如：

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="17"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="17"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py39.py!}
    ```

```Python hl_lines="14"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py!}
```

이는 `tags`를 항목 리스트로 만듭니다. 각 항목의 타입을 선언하지 않더라도요.

## 타입 매개변수가 있는 리스트 필드

하지만 파이썬은 내부의 타입이나 "타입 매개변수"를 선언할 수 있는 특정 방법이 있습니다:

### typing의 `List` 임포트

먼저, 파이썬 표준 `typing` 모듈에서 `List`를 임포트합니다:

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
```

### 타입 매개변수로 `List` 선언

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="18-20"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="18-20"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="19-21"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an.py!}
    ```

=== "Python 3.10+ non-Annotated"