# Module okhttp

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## Importer le `BaseModel` de Pydantic { #import-pydantics-basemodel }

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 :

* Recuperar los datos almacenados.
* Poner esos datos en un modelo de Pydantic.
* Generar un `dict` sin valores por defecto del modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.

///

## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

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

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes Técnicos

 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.model.building;

/**
 * Caches auxiliary data used during model building like already processed raw/effective models. The data in the cache
 * is meant for exclusive consumption by the model builder and is opaque to the cache implementation. The cache key is

///

## Declarar atributos del modelo { #declare-model-attributes }

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.

Using this same trick, you could use a Pydantic model to define the JSON Schema that is then included in the custom OpenAPI schema section for the *path operation*.

And you could do this even if the data type in the request is not JSON.

* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.

Notez que `Field` est importé directement depuis `pydantic`, et non depuis `fastapi` comme le sont les autres (`Query`, `Path`, `Body`, etc.).

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## Déclarer les attributs du modèle { #declare-model-attributes }

Vous pouvez ensuite utiliser `Field` avec des attributs de modèle :

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

`Field` fonctionne de la même manière que `Query`, `Path` et `Body`, il dispose des mêmes paramètres, etc.

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

/// info

Pour une explication plus complète de `**user_dict`, consultez [la documentation pour **Modèles supplémentaires**](../extra-models.md#about-user-in-dict).

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## Renvoyer le jeton { #return-the-token }

La réponse de l'endpoint `token` doit être un objet JSON.