între
întrucât
întrucît
îţi
la
lângă
le
li
lîngă
lor
lui
mă
mâine
mea
mei
mele
mereu
meu
mi
mine
mult
multă
mulţi
ne
nicăieri
nici
nimeni
nişte
noastră
noastre
noi
noştri
nostru
nu
ori
oricând
oricare
oricât
orice
oricînd
oricine
oricît
oricum
oriunde
până
pe
pentru

egyetlen
egyéb
egyik
egyre
ekkor
el
elég
ellen
elő
először
előtt
első
én
éppen
ebben
ehhez
emilyen
ennek
erre
ez
ezt
ezek
ezen
ezzel
ezért
és
fel
felé
hanem
hiszen
hogy
hogyan
igen
így
illetve
ill.
ill
ilyen
ilyenkor
ison
ismét
itt
jó
jól
jobban
kell
kellett
keresztül
keressünk
ki
kívül
között

apos
aquele
aqueles
as
assim
com
como
contra
contudo
cuja
cujas
cujo
cujos
da
das
de
dela
dele
deles
demais
depois
desde
desta
deste
dispoe
dispoem
diversa
diversas
diversos
do
dos
durante
e
ela
elas
ele
eles
em
entao
entre
essa
essas
esse
esses
esta
estas
este
estes
ha
isso
isto
logo
mais

Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.

Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.

Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

Por exemplo, quando você digita `python` no terminal, o sistema operacional procura um programa chamado `python` no **primeiro diretório** dessa lista.

Se ele o encontrar, então ele o **usará**. Caso contrário, ele continua procurando nos **outros diretórios**.

### Instalando o Python e Atualizando o `PATH` { #installing-python-and-updating-the-path }

Vous pouvez définir des paramètres de cookie de la même manière que vous définissez les paramètres `Query` et `Path`.

## Importer `Cookie` { #import-cookie }

Commencez par importer `Cookie` :

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Déclarer des paramètres `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

Déclarez ensuite les paramètres de cookie en utilisant la même structure qu'avec `Path` et `Query`.

# Paramètres de chemin et validations numériques { #path-parameters-and-numeric-validations }

De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`.

## Importer `Path` { #import-path }

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

Nous pouvons alors déclarer `tags` comme un set de chaînes :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Avec cela, même si vous recevez une requête contenant des doublons, elle sera convertie en un set d'éléments uniques.

Et chaque fois que vous renverrez ces données, même si la source contenait des doublons, elles seront renvoyées sous la forme d'un set d'éléments uniques.

{* ../../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.

/// note | Détails techniques

En réalité, `Query`, `Path` et d'autres que vous verrez ensuite créent des objets de sous-classes d'une classe commune `Param`, qui est elle-même une sous-classe de la classe `FieldInfo` de Pydantic.

Dans certains cas, vous n'avez pas vraiment besoin de la valeur de retour d'une dépendance dans votre *fonction de chemin d'accès*.

Ou la dépendance ne retourne aucune valeur.

Mais vous avez quand même besoin qu'elle soit exécutée/résolue.

Dans ces cas, au lieu de déclarer un paramètre de *fonction de chemin d'accès* avec `Depends`, vous pouvez ajouter une `list` de `dependencies` au *décorateur de chemin d'accès*.