### Modelo para Entrada

Si usas este modelo como entrada, como aquí:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

...entonces el campo `description` **no será requerido**. Porque tiene un valor por defecto de `None`.

### Modelo de Entrada en la Documentación

Puedes confirmar eso en la documentación, el campo `description` no tiene un **asterisco rojo**, no está marcado como requerido:

Vamos ver como isso funciona e como alterar se for necessário.

## Modelos Pydantic para Entrada e Saída

Digamos que você tenha um modelo Pydantic com valores padrão, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein `str`
# und bekommen Sie Editor-Unterstütung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```

Das kann nun wie folgt verwendet werden:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

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

## Crie seu modelo de dados

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Utilize os tipos Python padrão para todos os atributos:

{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[7:11] *}

    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | Informação

Para uma explicação mais completa de `**user_dict`, verifique [a documentação para **Extra Models**](../extra-models.md#about-user_indict){.internal-link target=_blank}.

///

## Retorne o token

A resposta do endpoint `token` deve ser um objeto JSON.

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

Si tienes un modelo de Pydantic en tu prueba y quieres enviar sus datos a la aplicación durante las pruebas, puedes usar el `jsonable_encoder` descrito en [Codificador Compatible con JSON](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Declarar atributos del modelo

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

/// note | Detalles técnicos

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

Es nimmt ein Objekt entgegen, wie etwa ein Pydantic-Modell, und gibt eine JSON-kompatible Version zurück:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo,...

De la misma manera, esta base de datos no recibiría un modelo de Pydantic (un objeto con atributos), solo un `dict`.

Puedes usar `jsonable_encoder` para eso.

Recibe un objeto, como un modelo de Pydantic, y devuelve una versión compatible con JSON:

{* ../../docs_src/encoder/tutorial001_py310.py hl[4,21] *}

En este ejemplo, convertiría el modelo de Pydantic a un `dict`, y el `datetime` a un `str`.