Vous pouvez déclarer des paramètres de chemin et un corps de requête pour la même *opération de chemin*.

**FastAPI** est capable de reconnaître que les paramètres de la fonction qui correspondent aux paramètres de chemin doivent être **récupérés depuis le chemin**, et que les paramètres de fonctions déclarés comme modèles Pydantic devraient être **récupérés depuis le corps de la requête**.

```Python hl_lines="17-18"
{!../../../docs_src/body/tutorial003.py!}

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función usando las anotaciones de tipos estándar de Python:

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

En este caso, `item_id` es declarado como un `int`.

!!! check "Revisa"

* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc.
* <abbr title="conversion de la chaîne de caractères venant de la requête HTTP en données Python">"Parsing"</abbr> de données.
* Validation de données.
* Annotations d'API et documentation automatique.

## Valeurs par défaut

!!! tip "Dica"
	Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet", e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="técnicamente, modelos de arquitetura de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning (aprendizado de máquina).

### Declare um *parâmetro de rota*

Logo, crie um *parâmetro de rota* com anotações de tipo usando a classe enum que você criou (`ModelName`):

```Python hl_lines="16"

Il est tout de même possible d'utiliser `BackgroundTask` seul dans **FastAPI**, mais dans ce cas il faut créer l'objet dans le code et renvoyer une `Response` Starlette l'incluant.

# Código de status de resposta

Da mesma forma que você pode especificar um modelo de resposta, você também pode declarar o código de status HTTP usado para a resposta com o parâmetro `status_code` em qualquer uma das *operações de caminho*:

* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.

```Python hl_lines="6"
{!../../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py!}
```

!!! note "Nota"

## Estrategias de despliegue

Existen varias formas de hacerlo dependiendo de tu caso de uso específico y las herramientas que uses.

Puedes **desplegar un servidor** tú mismo usando un conjunto de herramientas, puedes usar **servicios en la nube** que haga parte del trabajo por ti, o usar otras posibles opciones.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

Após testar várias alternativas, eu decidi que usaria o <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">**Pydantic**</a> por suas vantagens.

## OpenAPI y documentación de API

Si quieres devolver códigos de estado y respuestas adicionales directamente, estas no estarán incluidas en el schema de OpenAPI (documentación de API), porque FastAPI no tiene una manera de conocer de antemano lo que vas a devolver.

## Acerca de Starlette

No deberías fijar la versión de `starlette`.

Diferentes versiones de **FastAPI** pueden usar una versión específica de Starlette.

Entonces, puedes dejar que **FastAPI** se asegure por sí mismo de qué versión de Starlette usar.

## Acerca de Pydantic