<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

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

Isso não é por acaso, todo o framework foi construído em volta deste design.

E foi imensamente testado na fase de design, antes de qualquer implementação, para garantir que funcionaria para todos os editores de texto.

## Parâmetros da rota com tipos

Você pode declarar o tipo de um parâmetro na função usando as anotações padrões do Python:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

Nesse caso, `item_id` está sendo declarado como um `int`.

!!! check "Verifique"
	Isso vai dar à você suporte do seu editor dentro das funções, com verificações de erros, autocompletar, etc.

    {!> ../../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/query_params/tutorial002.py!}
    ```

Nesse caso, o parâmetro da função `q` será opcional, e `None` será o padrão.

!!! check "Verificar"

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Vamos imaginar que você tem alguns **modelos de _machine learning_** que deseja usar para lidar com as requisições. 🤖

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="19-21"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001.py!}
    ```

!!! note "Nota"
    Repare que, neste caso, o `item` que seria capturado a partir do corpo é opcional. Visto que ele possui `None` como valor padrão.

## Múltiplos parâmetros de corpo

Na saída, temos:

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Essa linha mostra a URL onde a sua aplicação está sendo servida, que nesse caso é a sua máquina local.

### Confira

Abra o seu navegador em <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.

Você verá essa resposta em JSON:

```JSON

!!! info "informação"
	Um token "bearer" não é a única opção.

	Mas é a melhor no nosso caso.

	E talvez seja a melhor para a maioria dos casos, a não ser que você seja um especialista em OAuth2 e saiba exatamente o porquê de existir outras opções que se adequam melhor às suas necessidades.

	Nesse caso, **FastAPI** também fornece as ferramentas para construir.

Del mismo modo puedes declarar parámetros de query opcionales definiendo el valor por defecto como `None`:

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial002.py!}
```

En este caso el parámetro de la función `q` será opcional y será `None` por defecto.

!!! check "Revisa"

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

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Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

Neste caso, você aceitaria qualquer `dict`, desde que tenha chaves` int` com valores `float`: