"stopwords": ["acea", "aceasta", "această", "aceea", "acei", "aceia", "acel", "acela", "acele", "acelea", "acest", "acesta", "aceste", "acestea", "aceşti", "aceştia", "acolo", "acum", "ai", "aia", "aibă", "aici", "al", "ăla", "ale", "alea", "ălea", "altceva", "altcineva", "am", "ar", "are", "aş", "aşadar", "asemenea", "asta", "ăsta", "astăzi", "astea", "ăstea", "ăştia", "asupra", "aţi", "au", "avea", "avem", "aveţi", "azi", "bine", "bucur", "bună", "ca", "că",...

# Paramètres de chemin et validations numériques

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

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

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

Vous avez donc compris que `await` peut seulement être utilisé dans des fonctions définies avec `async def`.

Mais en même temps, les fonctions définies avec `async def` doivent être appelées avec `await` et donc dans des fonctions définies elles aussi avec `async def`.

Vous avez donc remarqué ce paradoxe d'oeuf et de la poule, comment appelle-t-on la première fonction `async` ?

Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON.

Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

/// tip | Astuce

Vous pourriez avoir besoin que le paramètre contienne `/home/johndoe/myfile.txt`, avec un slash au début (`/`).

Dans ce cas, l'URL serait : `/files//home/johndoe/myfile.txt`, avec un double slash (`//`) entre `files` et `home`.

///

## Récapitulatif

Avec **FastAPI**, en utilisant les déclarations de type rapides, intuitives et standards de Python, vous bénéficiez de :

## Réponses supplémentaires

Vous avez probablement vu comment déclarer le `response_model` et le `status_code` pour une *opération de chemin*.

Cela définit les métadonnées sur la réponse principale d'une *opération de chemin*.

Vous pouvez également déclarer des réponses supplémentaires avec leurs modèles, codes de statut, etc.

Cette expression régulière vérifie que la valeur passée comme paramètre :

* `^` : commence avec les caractères qui suivent, avec aucun caractère avant ceux-là.
* `fixedquery` : a pour valeur exacte `fixedquery`.
* `$` : se termine directement ensuite, n'a pas d'autres caractères après `fixedquery`.

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.

Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.

Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.

## Faites appel à `uvicorn`

Dans votre application FastAPI, importez et exécutez directement `uvicorn` :

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}

### À propos de `__name__ == "__main__"`

Le but principal de `__name__ == "__main__"` est d'avoir du code qui est exécuté lorsque votre fichier est appelé avec :

<div class="termy">

```console

## Exécuter le code

Tous les blocs de code peuvent être copiés et utilisés directement (il s'agit en fait de fichiers Python testés).

Pour exécuter l'un de ces exemples, copiez le code dans un fichier `main.py`, et commencez `uvicorn` avec :

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload