# Corpo - Campos

Da mesma forma que você pode declarar validações adicionais e metadados nos parâmetros de *funções de operações de rota* com `Query`, `Path` e `Body`, você pode declarar validações e metadados dentro de modelos do Pydantic usando `Field` do Pydantic.

## Importe `Field`

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[4] *}

/// warning | Aviso

///

/// tip | Consejo

Recuerda que en la mayoría de los casos, cuando algo es requerido, puedes simplemente omitir el default, así que normalmente no tienes que usar `...`.

///

# Parâmetros da Rota e Validações Numéricas

Do mesmo modo que você pode declarar mais validações e metadados para parâmetros de consulta com `Query`, você pode declarar os mesmos tipos de validações e metadados para parâmetros de rota com `Path`.

## Importe `Path`

Primeiro, importe `Path` de `fastapi`:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_py310.py hl[1] *}

## Declare metadados

* framework: framework (do not translate to "marco")
* performance: rendimiento
* program (verb): programar
* code (verb): programar
* type hints: anotaciones de tipos
* type annotations: anotaciones de tipos
* autocomplete: autocompletado
* completion (in the context of autocompletion): autocompletado
* feature: funcionalidad
* sponsor: sponsor
* host (in a podcast): host

OAuth2 especifica que cuando se utiliza el "password flow" (que estamos usando), el cliente/usuario debe enviar campos `username` y `password` como form data.

Y la especificación dice que los campos deben llamarse así. Por lo que `user-name` o `email` no funcionarían.

Pero no te preocupes, puedes mostrarlo como quieras a tus usuarios finales en el frontend.

Em alguns casos de uso especiais (provavelmente não muito comuns), você pode querer **restringir** os cabeçalhos que você quer receber.

Você pode usar a configuração dos modelos do Pydantic para proibir (`forbid`) quaisquer campos `extra`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Se um cliente tentar enviar alguns **cabeçalhos extra**, eles irão receber uma resposta de **erro**.

import java.lang.annotation.Target;

import org.codelibs.core.lang.StringUtil;

import jakarta.validation.Constraint;
import jakarta.validation.Payload;

/**
 * Validation constraint for custom size limits based on configuration keys.
 */
@Target({ METHOD, FIELD, ANNOTATION_TYPE, CONSTRUCTOR, PARAMETER })
@Retention(RUNTIME)
@Documented
@Constraint(validatedBy = CustomSizeValidator.class)
public @interface CustomSize {

# Dependências Globais

Para alguns tipos de aplicação específicos você pode querer adicionar dependências para toda a aplicação.

De forma semelhante a [adicionar dependências (`dependencies`) em *decoradores de operação de rota*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank}, você pode adicioná-las à aplicação `FastAPI`.

Nesse caso, elas serão aplicadas a todas as *operações de rota* da aplicação:

* Validación de datos
* Documentación automática

## Tipos especiales y validación

Además de tipos singulares normales como `str`, `int`, `float`, etc., puedes usar tipos singulares más complejos que heredan de `str`.

Para ver todas las opciones que tienes, revisa el <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Overview de Tipos de Pydantic</a>. Verás algunos ejemplos en el siguiente capítulo.

	available = 2048 * blockSizeV2 * 2 // Default to 4 GiB when we can't find the limits.

	if runtime.GOOS == "linux" {
		// Honor cgroup limits if set.
		limit := cgroupMemLimit()
		if limit > 0 {
			// A valid value is found, return its 90%
			available = (limit * 9) / 10
			return
		}
	} // for all other platforms limits are based on virtual memory.

	memStats, err := mem.VirtualMemory()
	if err != nil {