"content": {"application/x-yaml": {"schema": Item.model_json_schema()}},
            "required": True,
        },
    },
)
async def create_item(request: Request):
    raw_body = await request.body()
    try:
        data = yaml.safe_load(raw_body)
    except yaml.YAMLError:
        raise HTTPException(status_code=422, detail="Invalid YAML")
    try:
        item = Item.model_validate(data)
    except ValidationError as e:

                                            {
                                                "$ref": "#/components/schemas/Body_read_items_items__item_id__put"
                                            }
                                        ],
                                        "title": "Body",
                                    }
                                )
                                | IsDict(

```
https://www.external.org/events/invoices/2expen51ve
```

mit einem JSON-Body, der etwa Folgendes enthält:

```JSON
{
    "description": "Payment celebration",
    "paid": true
}
```

und sie würde eine Response von dieser *externen API* mit einem JSON-Body wie dem folgenden erwarten:

```JSON
{
    "ok": true
}
```

!!! tip "Tipp"

            "detail": [
                {
                    "type": "int_parsing",
                    "loc": ["body", "size"],
                    "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
                    "input": "XL",
                }
            ],
            "body": {"title": "towel", "size": "XL"},
        }
    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    item_id: int,
    item: Item = Body(
        examples=[
            {
                "name": "Foo",
                "description": "A very nice Item",

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel
from typing_extensions import Annotated

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    *,
    item_id: int,
    item: Annotated[
        Item,
        Body(
            examples=[

from fastapi import Body, FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: Union[str, None] = None
    price: float
    tax: Union[float, None] = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(
    *,
    item_id: int,
    item: Annotated[
        Item,
        Body(
            examples=[
                {

如此一来，`GzipRequest` 把数据传递给*路径操作*前，就会解压数据（如需）。

之后，所有处理逻辑都一样。

但因为改变了 `GzipRequest.body`，**FastAPI** 加载请求体时会自动解压。

## 在异常处理器中访问请求体

!!! tip "提示"

    为了解决同样的问题，在 `RequestValidationError` 的自定义处理器使用 `body`  （[处理错误](../tutorial/handling-errors.md#use-the-requestvalidationerror-body){.internal-link target=_blank}）可能会更容易。

    但本例仍然可行，而且本例展示了如何与内部组件进行交互。

同样也可以在异常处理器中访问请求体。

```

## `Form`のパラメータの定義

`Body`や`Query`の場合と同じようにフォームパラメータを作成します:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/request_forms/tutorial001.py!}
```

例えば、OAuth2仕様が使用できる方法の１つ（「パスワードフロー」と呼ばれる）では、フォームフィールドとして`username`と`password`を送信する必要があります。

<abbr title="仕様">仕様</abbr>では、フィールドの名前が`username`と`password`であることと、JSONではなくフォームフィールドとして送信されることを要求しています。

`Form`では`Body`（および`Query`や`Path`、`Cookie`）と同じメタデータとバリデーションを宣言することができます。

    ```Python hl_lines="1"
    {!> ../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py!}
    ```

## Определите параметры `File` и `Form`

Создайте параметры файла и формы таким же образом, как для `Body` или `Query`:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="10-12"
    {!> ../../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.6+"

    ```Python hl_lines="9-11"