Zuerst müssen Sie `BaseModel` von `pydantic` importieren:

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

## Ihr Datenmodell erstellen { #create-your-data-model }

Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.

Verwenden Sie Standard-Python-Typen für alle Attribute:

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

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] *}

Спочатку вам потрібно імпортувати `BaseModel` з `pydantic`:

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

## Створіть свою модель даних { #create-your-data-model }

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] *}

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

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

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

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_py310.py hl[5:9] *}

我們可以改為建立一個包含明文密碼的輸入模型，以及一個不含密碼的輸出模型：

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

在這裡，雖然「路徑操作函式」回傳的是同一個包含密碼的輸入使用者：

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

...我們把 `response_model` 宣告為不包含密碼的 `UserOut` 模型：

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_py310.py hl[22] *}

因此，FastAPI 會負責（透過 Pydantic）過濾掉輸出模型中未宣告的所有資料。

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] *}

创建标签元数据并把它传递给 `openapi_tags` 参数：

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}

注意你可以在描述内使用 Markdown，例如「login」会显示为粗体（**login**）以及「fancy」会显示为斜体（_fancy_）。

/// tip | 提示

不必为你使用的所有标签都添加元数据。

///

### 使用你的标签 { #use-your-tags }

将 `tags` 参数和*路径操作*（以及 `APIRouter`）一起使用，将其分配给不同的标签：

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[21,26] *}

/// info | 信息

You can set them as follows:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_py310.py hl[3:16, 19:32] *}

/// tip

You can write Markdown in the `description` field and it will be rendered in the output.

///

With this configuration, the automatic API docs would look like:

Commencez par importer la classe `BaseModel` du module `pydantic` :

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

## Créer votre modèle de données { #create-your-data-model }

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] *}

///

## 导入 Pydantic 的 `BaseModel` { #import-pydantics-basemodel }

从 `pydantic` 中导入 `BaseModel`：

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

## 创建数据模型 { #create-your-data-model }

把数据模型声明为继承 `BaseModel` 的类。

使用 Python 标准类型声明所有属性：

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

与声明查询参数一样，包含默认值的模型属性是可选的，否则就是必选的。把默认值设为 `None` 可使其变为可选。

例如，上述模型声明如下 JSON "object"（即 Python `dict`）：

```JSON