每個 Pydantic 模型的屬性都有型別。

而該型別本身也可以是另一個 Pydantic 模型。

因此，你可以宣告具有特定屬性名稱、型別與驗證的深度巢狀 JSON「物件」。

而且可以任意深度巢狀。

### 定義子模型 { #define-a-submodel }

例如，我們可以定義一個 `Image` 模型：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### 將子模型作為型別使用 { #use-the-submodel-as-a-type }

然後把它作為某個屬性的型別使用：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

這表示 **FastAPI** 會期望一個類似如下的本文：

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo { #define-a-submodel }

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Use o sub-modelo como um tipo { #use-the-submodel-as-a-type }

E então podemos usá-lo como o tipo de um atributo:

Tout cela, de manière arbitrairement imbriquée.

### Définir un sous-modèle { #define-a-submodel }

Par exemple, nous pouvons définir un modèle `Image` :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Utiliser le sous-modèle comme type { #use-the-submodel-as-a-type }

Nous pouvons ensuite l'utiliser comme type d'un attribut :

Усе це, вкладене без обмежень.

### Визначення підмоделі { #define-a-submodel }

Наприклад, ми можемо визначити модель `Image`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Використання підмоделі як типу { #use-the-submodel-as-a-type }

А потім ми можемо використовувати її як тип атрибута:

Всё это может быть произвольно вложенным.

### Определение подмодели { #define-a-submodel }

Например, мы можем определить модель `Image`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### Использование подмодели как типа { #use-the-submodel-as-a-type }

Также мы можем использовать эту модель как тип атрибута:

따라서 특정한 어트리뷰트 이름, 타입, 검증을 사용하여 깊게 중첩된 JSON "객체"를 선언할 수 있습니다.

모든 것이 임의의 깊이로 중첩됩니다.

### 서브모델 정의 { #define-a-submodel }

예를 들어, `Image` 모델을 정의할 수 있습니다:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### 서브모델을 타입으로 사용 { #use-the-submodel-as-a-type }

그리고 이를 어트리뷰트의 타입으로 사용할 수 있습니다:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

Pydantic 模型的每个属性都具有类型。

但是这个类型本身可以是另一个 Pydantic 模型。

因此，你可以声明拥有特定属性名称、类型和校验的深度嵌套的 JSON 对象。

上述这些都可以任意的嵌套。

### 定义子模型 { #define-a-submodel }

例如，我们可以定义一个 `Image` 模型：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### 将子模型用作类型 { #use-the-submodel-as-a-type }

然后我们可以将其用作一个属性的类型：

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

这意味着 **FastAPI** 将期望类似于以下内容的请求体：

しかし、その型はそれ自体が別のPydanticモデルである可能性があります。

そのため、特定の属性名、型、バリデーションを指定して、深くネストしたJSON「オブジェクト」を宣言することができます。

すべては、任意のネストにされています。

### サブモデルの定義 { #define-a-submodel }

例えば、`Image`モデルを定義することができます:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}

### サブモデルを型として使用 { #use-the-submodel-as-a-type }

そして、それを属性の型として使用することができます:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## Pydantic v1 en v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`. Pero esto ya no está soportado en versiones por encima de Python 3.13.

Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e importar y usar los componentes viejos de Pydantic v1 desde este submódulo, como si tuvieras instalado el Pydantic v1 antiguo.

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class SubModel(BaseModel):
    a: str | None = "foo"


class Model(BaseModel):
    x: int | None = None
    sub: SubModel


class ModelSubclass(Model):
    y: int
    z: int = 0
    w: int | None = None


class ModelDefaults(BaseModel):
    w: str | None = None
    x: str | None = None