Primero, necesitas importar `BaseModel` de `pydantic`:

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

## Crea tu modelo de datos { #create-your-data-model }

Luego, declaras tu modelo de datos como una clase que hereda de `BaseModel`.

Usa tipos estándar de Python para todos los atributos:

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

Sie können diese wie folgt setzen:

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

/// tip | Tipp

Sie können Markdown im Feld `description` verwenden, und es wird in der Ausgabe gerendert.

///

Puedes configurarlos de la siguiente manera:

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

/// tip | Consejo

Puedes escribir Markdown en el campo `description` y se mostrará en el resultado.

///

Con esta configuración, la documentación automática de la API se vería así:

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] *}

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: