Потім ви оголошуєте свою модель даних як клас, який успадковується від `BaseModel`.

Використовуйте стандартні типи Python для всіх атрибутів:

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


Так само, як і при оголошенні параметрів запиту, коли атрибут моделі має значення за замовчуванням, він не є обов’язковим. В іншому випадку це потрібно. Використовуйте `None`, щоб зробити його просто необов'язковим.

IfNotPresent imagePullSecrets: [] # - name: "image-pull-secret" ## Set default image, imageTag, and imagePullPolicy for the `mc` (the minio ## client used to create a default bucket). ## mcImage: repository: quay.io/minio/mc tag: RELEASE.2023-05-18T16-59-00Z pullPolicy: IfNotPresent ## minio mode, i.e. standalone or distributed mode: distributed ## other supported values are "standalone" ## Additional labels to include with deployment or statefulset additionalLabels: {} ## Additional annotations to...

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] *}


The same as when declaring query parameters, when a model attribute has a default value, it is not required. Otherwise, it is required. Use `None` to make it just optional.

Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`.

Utilisez les types Python standard pour tous les attributs :

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

Tout comme pour la déclaration de paramètres de requête, quand un attribut de modèle a une valeur par défaut, il n'est pas nécessaire. Sinon, il est requis. Utilisez `None` pour le rendre simplement optionnel.

	// VPERMIW, XVPERMI{W,V,Q} instructions
	VPERMIW		$0x1B, V1, V2 	// VPERMIW	$27, V1, V2 // 226ce473
	XVPERMIW	$0x2B, X1, X2 	// XVPERMIW	$43, X1, X2 // 22ace477
	XVPERMIV	$0x3B, X1, X2 	// XVPERMIV	$59, X1, X2 // 22ece877
	XVPERMIQ	$0x4B, X1, X2 	// XVPERMIQ	$75, X1, X2 // 222ced77

	// A{,X}VEXTRINS.{B,H,W,V} instructions
	VEXTRINSB	$0x18, V1, V2 	// VEXTRINSB	$24, V1, V2 // 22608c73

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

## 建立你的資料模型 { #create-your-data-model }

接著，你將資料模型宣告為繼承自 `BaseModel` 的類別。

對所有屬性使用標準的 Python 型別：

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

就和宣告查詢參數時一樣，當模型屬性有預設值時，它就不是必填；否則就是必填。使用 `None` 可使其成為選填。

例如，上述模型對應的 JSON「`object`」（或 Python `dict`）如下：

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "An optional description",
    "price": 45.2,

renovate[bot] <29139614+renovate[bot]@users.noreply.github.com> 1769504439 +0000

## 여러분의 데이터 모델 만들기 { #create-your-data-model }

`BaseModel`를 상속받은 클래스로 여러분의 데이터 모델을 선언합니다.

모든 어트리뷰트에 대해 표준 파이썬 타입을 사용합니다:

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


쿼리 매개변수를 선언할 때와 같이, 모델 어트리뷰트가 기본 값을 가지고 있어도 이는 필수가 아닙니다. 그외에는 필수입니다. 그저 `None`을 사용하여 선택적으로 만들 수 있습니다.

예를 들면, 위의 이 모델은 JSON "`object`" (혹은 파이썬 `dict`)을 다음과 같이 선언합니다:

```JSON
{
    "name": "Foo",

            ]
          }
        },
        "overrides": []
      },
      "gridPos": {
        "h": 6,
        "w": 12,
        "x": 0,
        "y": 6
      },
      "id": 59,
      "options": {
        "displayMode": "basic",
        "maxVizHeight": 300,
        "minVizHeight": 10,
        "minVizWidth": 0,
        "namePlacement": "auto",
        "orientation": "horizontal",

        "R0.88", // #4, this is what the throttling would be with the old rate
        "R0.34, R0.28, R0.25, R0.25", // #5
        "U4.25", // #6
        "R0.00, R0.72, R0.66, R0.59, R0.53, R0.47, R0.41", // #7
        "R0.34, R0.28, R0.25, R0.25"); // #7 (cont.), note, this matches #5
  }

  public void testWarmUpAndUpdateWithColdFactor() {