#### Data "schema" { #data-schema }

The term "schema" might also refer to the shape of some data, like a JSON content.

In that case, it would mean the JSON attributes, and data types they have, etc.

#### OpenAPI and JSON Schema { #openapi-and-json-schema }

* <abbr title="Input/Output: disk reading or writing, network communications.">I/O</abbr>.

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//// tab | Info

"title" attributes of "abbr" elements are translated following some specific instructions.

Translations can add their own "abbr" elements which the LLM should not remove. E.g. to explain English words.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

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

Assim como quando declaramos parâmetros de consulta, quando um atributo do modelo possui um valor padrão, ele se torna opcional. Caso contrário, se torna obrigatório. Use `None` para torná-lo opcional.

Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:

```JSON

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Essas informações extras serão adicionadas como estão ao **JSON Schema** de saída para esse modelo e serão usadas na documentação da API.

//// 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>.

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Esa información extra se añadirá tal cual al **JSON Schema** generado para ese modelo, y se usará en la documentación de la API.

//// tab | Pydantic v2

En Pydantic versión 2, usarías el atributo `model_config`, que toma un `dict` como se describe en <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/api/config/" class="external-link" target="_blank">la documentación de Pydantic: Configuración</a>.

	f.UncompressedSize64 = uint64(f.UncompressedSize)
	filenameLen := int(b.uint16())
	extraLen := int(b.uint16())
	commentLen := int(b.uint16())
	b = b[4:] // skipped start disk number and internal attributes (2x uint16)
	f.ExternalAttrs = b.uint32()
	f.headerOffset = int64(b.uint32())
	d := make([]byte, filenameLen+extraLen+commentLen)
	if _, err := io.ReadFull(r, d); err != nil {
		return err
	}

Podríamos crear una instance de esta clase con:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

Y de esa manera podemos "parametrizar" nuestra dependencia, que ahora tiene `"bar"` dentro de ella, como el atributo `checker.fixed_content`.

## Usar la instance como una dependencia { #use-the-instance-as-a-dependency }

	include promoted methods with receiver <code>T</code> or
	<code>*T</code>.
	</li>
</ul>

<p>
A field declaration may be followed by an optional string literal <i>tag</i>,
which becomes an attribute for all the fields in the corresponding
field declaration. An empty tag string is equivalent to an absent tag.
The tags are made visible through a <a href="/pkg/reflect/#StructTag">reflection interface</a>

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

E deste modo nós podemos "parametrizar" a nossa dependência, que agora possui `"bar"` dentro dele, como o atributo `checker.fixed_content`.

## Utilize a instância como dependência { #use-the-instance-as-a-dependency }

    }

    @Override
    public MavenExecutionRequest setRecursive(boolean recursive) {
        this.recursive = recursive;

        return this;
    }

    // calculated from request attributes.
    private ProjectBuildingRequest projectBuildingRequest;

    @Override
    public boolean isProjectPresent() {
        return isProjectPresent;
    }

    @Override