Declara los **parámetros query** que necesitas en un **modelo de Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Query`:

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

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación

Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:

Para más información sobre cómo pasar datos al backend (usando `httpx` o el `TestClient`) revisa la <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">documentación de HTTPX</a>.

/// info | Información

Ten en cuenta que el `TestClient` recibe datos que pueden ser convertidos a JSON, no modelos de Pydantic.

documentos en un [servidor web](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/webconfig-guide.html), [sistema de archivos](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/fileconfig-guide.html), o [almacenamiento de datos](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/dataconfig-guide.html) (como un archivo CSV o base de datos). Se admiten muchos formatos de archivos, incluidos (pero no limitados a): Microsoft Office, PDF y zip.

*[Fess Site Search](https://github.com/codelibs/fess-site-search)* es una alternativa...

Realizará la validación de los datos compuestos, y los documentará así para el esquema de OpenAPI y la documentación automática.

## Valores singulares en el cuerpo

De la misma manera que hay un `Query` y `Path` para definir datos extra para parámetros de query y path, **FastAPI** proporciona un equivalente `Body`.

* Todas las dependencias pueden requerir datos de los requests y **aumentar las restricciones de la path operation** y la documentación automática.
* **Validación automática** incluso para los parámetros de *path operation* definidos en las dependencias.
* Soporte para sistemas de autenticación de usuario complejos, **conexiones a bases de datos**, etc.
* **Sin compromisos** con bases de datos, frontends, etc. Pero fácil integración con todos ellos.

Verás ejemplos de esto en los próximos capítulos, sobre bases de datos relacionales y NoSQL, seguridad, etc.

## Compatibilidad de **FastAPI**

La simplicidad del sistema de inyección de dependencias hace que **FastAPI** sea compatible con:

* todas las bases de datos relacionales
* bases de datos NoSQL
* paquetes externos
* APIs externas
* sistemas de autenticación y autorización

Pero luego pensamos en ello, y nos damos cuenta de que los tags no deberían repetirse, probablemente serían strings únicos.

Y Python tiene un tipo de datos especial para conjuntos de elementos únicos, el `set`.

Entonces podemos declarar `tags` como un conjunto de strings:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

    * Autocompletado.
    * Chequeo de tipos.
* Validación de datos:
    * Errores automáticos y claros cuando los datos son inválidos.
    * Validación incluso para objetos JSON profundamente anidados.
* <abbr title="también conocido como: serialización, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de entrada: de la red a los datos y tipos de Python. Leyendo desde:
    * JSON.
    * Parámetros de path.

    * Si no usabas FastAPI y utilizabas Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.) tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos por ti mismo. Entonces, tu aplicación final aún tendría la misma carga...

///

## Qué es "Form Data"

La manera en que los forms de HTML (`<form></form>`) envían los datos al servidor normalmente utiliza una codificación "especial" para esos datos, es diferente de JSON.

**FastAPI** se asegurará de leer esos datos del lugar correcto en lugar de JSON.

/// note | Detalles Técnicos