在Pydantic的BaseModel中，可以使用Python的基本数据类型以及一些特殊的类型，包括但不限于以下几种：

1、基本数据类型:

1. int: 整数

2. float: 浮点数

3. str: 字符串

4. bool: 布尔值 (True 或 False)

5. bytes: 字节串

6. None: 用于表示可选字段的缺失    

2、容器类型:

1. List[<type>]: 列表，其中<type>是你想限制的元素类型，例如List[int]表示整数列表
2. Tuple[<type>, ...]: 元组，同样可以指定元素类型
3. Set[<type>]: 集合
4. Dict[str, <type>]: 字典，键通常是字符串类型，值可以是任意类型
5. Union[<type1>, <type2>, ...]: 联合类型，表示字段可以是多种类型中的任意一种
6. Optional[<type>]: 表示该字段可以是某类型或None，等价于Union[<type>, NoneType]。

3、特殊类型:

1. EmailStr: 验证电子邮件地址的字符串。

2. AnyUrl: 验证任何类型的URL。

3. FilePath: 文件路径。

4. DirectoryPath: 目录路径。

5. StrictBool: 更严格的布尔类型，不允许非布尔值的输入。

6. constr(min_length=..., max_length=...): 用于字符串，可以限制最小和最大长度。

7. SecretStr: 用于敏感信息，如密码，会在日志和错误信息中隐藏具体内容。

4、自定义类型:

1. 你可以定义自己的类型，只要它们实现了相应的逻辑以支持数据验证和序列化/反序列化。

5、额外的验证工具:

1. 使用Field进行更细粒度的控制，比如设置默认值、描述、是否必填等。
2. 使用validator装饰器定义自定义验证逻辑。

这些类型和工具共同构成了Pydantic强大而灵活的数据验证和建模能力。注意，类型注解应当遵循PEP 484和PEP 585中定义的标准，以确保最佳的兼容性和易读性。