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:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

```

……这样就正常了：

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

当然，把一些参数定义为必选，为另一些参数设置默认值，再把其它参数定义为可选，这些操作都是可以的：

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

本例中有 3 个查询参数：

* `needy`，必选的 `str` 类型参数
* `skip`，默认值为 `0` 的 `int` 类型参数
* `limit`，可选的 `int` 类型参数

/// tip | 提示

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[9,11,16] *}

Aquí, aunque nuestra *path operation function* está devolviendo el mismo usuario de entrada que contiene la contraseña:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[24] *}

...hemos declarado el `response_model` para ser nuestro modelo `UserOut`, que no incluye la contraseña:

    "needy": "sooooneedy"
}
```

E claro, você pode definir alguns parâmetros como obrigatórios, alguns possuindo um valor padrão, e outros sendo totalmente opcionais:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

Nesse caso, existem 3 parâmetros de consulta:

* `needy`, um `str` obrigatório.
* `skip`, um `int` com o valor padrão `0`.
* `limit`, um `int` opcional.

/// tip | Dica

    "needy": "sooooneedy"
}
```

Y por supuesto, puedes definir algunos parámetros como requeridos, algunos con un valor por defecto, y algunos enteramente opcionales:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

En este caso, hay 3 parámetros de query:

* `needy`, un `str` requerido.
* `skip`, un `int` con un valor por defecto de `0`.
* `limit`, un `int` opcional.

/// tip | Consejo

    "needy": "sooooneedy"
}
```

And of course, you can define some parameters as required, some as having a default value, and some entirely optional:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

In this case, there are 3 query parameters:

* `needy`, a required `str`.
* `skip`, an `int` with a default value of `0`.
* `limit`, an optional `int`.

/// tip

    "needy": "sooooneedy"
}
```


Звичайно, Ви можете визначити деякі параметри як обов’язкові, інші зі значенням за замовчуванням, а ще деякі — повністю опціональні:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

У цьому випадку є 3 query параметри:

* `needy`, обов’язковий `str`.
* `skip`, `int` зі значенням за замовчуванням `0`.
* `limit`, опціональний `int`.


/// tip | Підказка

Первое, что нужно сделать, — импортировать `BaseModel` из пакета `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Создайте модель данных { #create-your-data-model }

Затем опишите свою модель данных как класс, наследующийся от `BaseModel`.

Используйте стандартные типы Python для всех атрибутов:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

First, you need to import `BaseModel` from `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Create your data model { #create-your-data-model }

Then you declare your data model as a class that inherits from `BaseModel`.

Use standard Python types for all the attributes:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

}
```

Конечно, вы можете определить некоторые параметры как обязательные, некоторые — со значением по умолчанию, а некоторые — полностью необязательные:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

В этом примере, у нас есть 3 параметра запроса:

* `needy`, обязательный `str`.
* `skip`, типа `int` и со значением по умолчанию `0`.
* `limit`, необязательный `int`.

/// tip | Подсказка