Esto nos ayudará dentro de la función con todo el autocompletado y chequeo de tipos.

/// tip | Consejo

Tal vez recuerdes que los cuerpos de request también se declaran con modelos de Pydantic.

Aquí **FastAPI** no se confundirá porque estás usando `Depends`.

///

/// check | Revisa

     * Tests the formatting of an option with a module name.
     */
    @Test
    public void testModularOption() {
        String[] formatted = JavaPathType.patchModule("my.module").option(paths());
        assertEquals(2, formatted.length);
        assertEquals("--patch-module", formatted[0]);
        assertEquals(toPlatformSpecific("my.module=\"src/foo.java:src/bar.java\""), formatted[1]);
    }

Para distinguir entre los modelos con todos los valores opcionales para **actualizaciones** y modelos con valores requeridos para **creación**, puedes utilizar las ideas descritas en [Modelos Extra](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.

* Documentation automatique des modèles de données avec <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (comme OpenAPI est aussi basée sur JSON Schema).

        Note that this change may break certain subclassed models. You can
        revert back to the previous behavior by adding upranking yourself in the
        `train_step()`/`test_step()`/`predict_step()` methods, e.g. `if
        x.shape.rank == 1: x = tf.expand_dims(x, axis=-1)`. Functional models as
        well as Sequential models built with an explicit input shape are not
        affected.

Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Nota que las *path operations* definen los modelos que usan para el payload de la petición y el payload del response, usando los modelos `Item` y `ResponseMessage`.

### Documentación de la API

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

## Modelos Pydantic para Entrada y Salida

Digamos que tienes un modelo Pydantic con valores por defecto, como este:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modelo para Entrada

images: list[Image]
```

:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

## 👨‍🎨 🐕‍🦺 🌐

& 👆 🤚 👨‍🎨 🐕‍🦺 🌐.

🏬 🔘 📇:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

👆 🚫 🚫 🤚 👉 😇 👨‍🎨 🐕‍🦺 🚥 👆 👷 🔗 ⏮️ `dict` ↩️ Pydantic 🏷.

✋️ 👆 🚫 ✔️ 😟 🔃 👫 👯‍♂️, 📨 #️⃣ 🗜 🔁 &amp; 👆 🔢 🗜 🔁 🎻 💁‍♂️.

## 💪 ❌ `dict`Ⓜ

# Cookie Parameter Models { #cookie-parameter-models }

If you have a group of **cookies** that are related, you can create a **Pydantic model** to declare them. 🍪

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

/// tip

## Проверка сгенерированной документации

Вы можете посмотреть объявленные cookies в графическом интерфейсе Документации по пути `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Дополнительная информация

Имейте в виду, что, поскольку **браузеры обрабатывают cookies** особым образом и под капотом, они **не** позволят **JavaScript** легко получить доступ к ним.