FastAPI 建立在 **Pydantic** 之上，我之前示範過如何使用 Pydantic 模型來宣告請求與回應。

但 FastAPI 也同樣支援以相同方式使用 [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html)：

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

這之所以可行，要感謝 **Pydantic**，因為它 [內建支援 `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel)。

你可以建立第一個相依項（"dependable"）如下：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

它宣告了一個可選的查詢參數 `q`（型別為 `str`），然後直接回傳它。

這很簡單（不太實用），但有助於我們專注於子相依如何運作。

## 第二個相依，同時是 "dependable" 也是 "dependant" { #second-dependency-dependable-and-dependant }

接著你可以建立另一個相依函式（"dependable"），同時它也宣告了自己的相依（因此它同時也是 "dependant"）：

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

來看它所宣告的參數：

FastAPI 基于 **Pydantic** 构建，我已经向你展示过如何使用 Pydantic 模型声明请求与响应。

但 FastAPI 也支持以相同方式使用 [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html)：

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

这仍然得益于 **Pydantic**，因为它对 [`dataclasses` 的内置支持](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel)。

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> dev

  <span style="background-color:#009485"><font color="#D3D7CF"> FastAPI </font></span>  Starting development server 🚀

             Searching for package file structure from directories
             with <font color="#3465A4">__init__.py</font> files

///

## 状态码名称快捷方式 { #shortcut-to-remember-the-names }

再看下之前的例子：

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}

`201` 表示“已创建”的状态码。

但我们没有必要记住所有代码的含义。

可以使用 `fastapi.status` 中的快捷变量。

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}

这只是一种快捷方式，具有相同的数字代码，但它可以使用编辑器的自动补全功能：

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

/// note | 技术细节

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}

### Prise en charge de FastAPI pour Pydantic v1 dans v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

Então declare os parâmetros de cookie usando a mesma estrutura que em `Path` e `Query`.

Você pode definir o valor padrão, assim como todas as validações extras ou parâmetros de anotação:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalhes Técnicos

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

Beachten Sie, dass `Field` direkt von `pydantic` importiert wird, nicht von `fastapi`, wie die anderen (`Query`, `Path`, `Body`, usw.)

///

## Modellattribute deklarieren { #declare-model-attributes }

Dann können Sie `Field` mit Modellattributen deklarieren:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

Sie müssen nur ein **Pydantic-Modell** mit den Feldern deklarieren, die Sie als **Formularfelder** erhalten möchten, und dann den Parameter als `Form` deklarieren:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

Déclarez les paramètres de requête dont vous avez besoin dans un modèle Pydantic, puis déclarez le paramètre en tant que `Query` :

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

FastAPI extrait les données pour chaque champ à partir des paramètres de requête de la requête et vous fournit le modèle Pydantic que vous avez défini.

## Consulter les documents { #check-the-docs }