... il a les mêmes paramètres que notre précédent `common_parameters` :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Ce sont ces paramètres que **FastAPI** utilisera pour « résoudre » la dépendance.

Dans les deux cas, il y aura :

- Un paramètre de requête optionnel `q` qui est un `str`.
- Un paramètre de requête `skip` qui est un `int`, avec une valeur par défaut de `0`.

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

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

/// note | Remarque

{* ../../docs_src/body/tutorial004_py310.py hl[16] *}

Fonksiyon parametreleri şu şekilde tanınır:

* Parametre, **path** içinde de tanımlıysa path parametresi olarak kullanılır.
* Parametre **tekil bir type**'taysa (`int`, `float`, `str`, `bool` vb.), **query** parametresi olarak yorumlanır.
* Parametre bir **Pydantic model** type'ı olarak tanımlandıysa, request **body** olarak yorumlanır.

/// note | Not

## API için Metadata { #metadata-for-api }

OpenAPI spesifikasyonunda ve otomatik API doküman arayüzlerinde kullanılan şu alanları ayarlayabilirsiniz:

| Parametre | Tip | Açıklama |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | API'nin başlığı. |
| `summary` | `str` | API'nin kısa özeti. <small>OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0 sürümünden itibaren mevcut.</small> |

## Champs de liste avec paramètre de type { #list-fields-with-type-parameter }

Mais Python a une manière spécifique de déclarer des listes avec des types internes, ou « paramètres de type » :

### Déclarer une `list` avec un paramètre de type { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Pour déclarer des types qui ont des paramètres de type (types internes), comme `list`, `dict`, `tuple`,

Mais ce guide vous montre, plus ou moins, la façon dont ils sont censés être utilisés.

///

### Utiliser le paramètre `exclude_unset` de Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

Si vous souhaitez recevoir des mises à jour partielles, il est très utile d’utiliser le paramètre `exclude_unset` dans la méthode `.model_dump()` du modèle Pydantic.

Comme `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

- Importez `HTMLResponse`.
- Passez `HTMLResponse` comme paramètre `response_class` de votre *décorateur de chemin d'accès*.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial002_py310.py hl[2,7] *}

/// info

Le paramètre `response_class` sera aussi utilisé pour définir le « media type » de la réponse.

---> 100%
```

</div>

## Utiliser `Jinja2Templates` { #using-jinja2templates }

- Importez `Jinja2Templates`.
- Créez un objet `templates` que vous pourrez réutiliser par la suite.
- Déclarez un paramètre `Request` dans le *chemin d'accès* qui renverra un template.

## Paramétrer l'instance { #parameterize-the-instance }

Et maintenant, nous pouvons utiliser `__init__` pour déclarer les paramètres de l’instance, que nous utiliserons pour « paramétrer » la dépendance :

## Réponse supplémentaire avec `model` { #additional-response-with-model }

Vous pouvez passer à vos décorateurs de *chemin d'accès* un paramètre `responses`.

Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux.