関数パラメータは以下の様に認識されます:

* パラメータが**パス**で宣言されている場合は、優先的にパスパラメータとして扱われます。
* パラメータが**単数型** (`int`、`float`、`str`、`bool` など)の場合は**クエリ**パラメータとして解釈されます。
* パラメータが **Pydantic モデル**型で宣言された場合、リクエスト**ボディ**として解釈されます。

/// note | 備考

FastAPIは、`= None`があるおかげで、`q`がオプショナルだとわかります。

`Optional[str]` の`Optional` はFastAPIでは使用されていません（FastAPIは`str`の部分のみ使用します）。しかし、`Optional[str]` はエディタがコードのエラーを見つけるのを助けてくれます。

///

## Pydanticを使わない方法

## 📨 🏷 🔢 🔢

👆 📨 🏷 💪 ✔️ 🔢 💲, 💖:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13:14] *}

* `description: Union[str, None] = None` (⚖️ `str | None = None` 🐍 3️⃣.1️⃣0️⃣) ✔️ 🔢 `None`.
* `tax: float = 10.5` ✔️ 🔢 `10.5`.
* `tags: List[str] = []` 🔢 🛁 📇: `[]`.

✋️ 👆 💪 💚 🚫 👫 ⚪️➡️ 🏁 🚥 👫 🚫 🤙 🏪.

🖼, 🚥 👆 ✔️ 🏷 ⏮️ 📚 📦 🔢 ☁ 💽, ✋️ 👆 🚫 💚 📨 📶 📏 🎻 📨 🌕 🔢 💲.

## Classes como dependências

Você deve ter percebido que para criar um instância de uma classe em Python, a mesma sintaxe é utilizada.

Por exemplo:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Nesse caso,  `fluffy` é uma instância da classe `Cat`.

E para criar `fluffy`, você está "chamando" `Cat`.

* Wenn der Parameter ein **einfacher Typ** ist (wie `int`, `float`, `str`, `bool`, usw.), wird er als **Query**-Parameter interpretiert.
* Wenn der Parameter vom Typ eines **Pydantic-Modells** ist, wird er als Request**body** interpretiert.

/// note | Hinweis

FastAPI weiß, dass der Wert von `q` nicht erforderlich ist, wegen des definierten Defaultwertes `= None`

## Classes as dependencies { #classes-as-dependencies_1 }

You might notice that to create an instance of a Python class, you use that same syntax.

For example:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

In this case, `fluffy` is an instance of the class `Cat`.

And to create `fluffy`, you are "calling" `Cat`.

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

⤴️ ⚫️ "🇧🇲".

## 🎓 🔗

👆 5️⃣📆 👀 👈 ✍ 👐 🐍 🎓, 👆 ⚙️ 👈 🎏 ❕.

🖼:

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

👉 💼, `fluffy` 👐 🎓 `Cat`.

& ✍ `fluffy`, 👆 "🤙" `Cat`.

, 🐍 🎓 **🇧🇲**.

⤴️, **FastAPI**, 👆 💪 ⚙️ 🐍 🎓 🔗.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}

* `description: Union[str, None] = None` (o `str | None = None` en Python 3.10) tiene un valor por defecto de `None`.
* `tax: float = 10.5` tiene un valor por defecto de `10.5`.
* `tags: List[str] = []` tiene un valor por defecto de una lista vacía: `[]`.

pero podrías querer omitirlos del resultado si no fueron en realidad almacenados.

Para eso, actualizamos el modelo de Pydantic `TokenData` con una nueva propiedad `scopes`.

Al validar los datos con Pydantic podemos asegurarnos de que tenemos, por ejemplo, exactamente una `list` de `str` con los scopes y un `str` con el `username`.

En lugar de, por ejemplo, un `dict`, o algo más, ya que podría romper la aplicación en algún punto posterior, haciéndolo un riesgo de seguridad.

}

// QuoteTo write quoted value to writer
func (stmt *Statement) QuoteTo(writer clause.Writer, field interface{}) {
	write := func(raw bool, str string) {
		if raw {
			writer.WriteString(str)
		} else {
			stmt.DB.Dialector.QuoteTo(writer, str)
		}
	}

	switch v := field.(type) {
	case clause.Table:
		if v.Name == clause.CurrentTable {
			if stmt.TableExpr != nil {
				stmt.TableExpr.Build(stmt)

Si no ve un header `Authorization`, o el valor no tiene un token `Bearer `, responderá directamente con un error de código de estado 401 (`UNAUTHORIZED`).

Ni siquiera tienes que verificar si el token existe para devolver un error. Puedes estar seguro de que si tu función se ejecuta, tendrá un `str` en ese token.

Puedes probarlo ya en los docs interactivos: