El `root_path` se usa para manejar estos casos específicos.

Y también se usa internamente al montar subaplicaciones.

Tener un proxy con un prefijo de path eliminado, en este caso, significa que podrías declarar un path en `/app` en tu código, pero luego añades una capa encima (el proxy) que situaría tu aplicación **FastAPI** bajo un path como `/api/v1`.

En este caso, el path original `/app` realmente sería servido en `/api/v1/app`.

然後建立具有固定值的類別屬性，這些就是可用的有效值：

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[1,6:9] *}

/// tip

如果你在想，「AlexNet」、「ResNet」和「LeNet」只是一些機器學習 <dfn title="嚴格來說是深度學習的模型架構">模型</dfn> 的名字。

///

### 宣告一個「路徑參數」 { #declare-a-path-parameter }

接著使用你建立的列舉類別（`ModelName`）作為型別註記，建立一個「路徑參數」：

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}

### 查看文件 { #check-the-docs }

因為「路徑參數」的可用值是預先定義的，互動式文件可以很漂亮地顯示它們：

   * @param reference any array of the desired type
   * @param length the length of the new array
   */
  /*
   * The new array contains nulls, even if the old array did not. If we wanted to be accurate, we
   * would declare a return type of `@Nullable T[]`. However, we've decided not to think too hard
   * about arrays for now, as they're a mess.
   */
  public static <T extends @Nullable Object> T[] newArray(T[] reference, int length) {

Якщо вам цікаво, «AlexNet», «ResNet» та «LeNet» — це просто назви моделей машинного навчання <dfn title="Технічно, архітектури моделей глибокого навчання">моделі</dfn>.

///

### Оголосіть *параметр шляху* { #declare-a-path-parameter }

Потім створіть *параметр шляху* з анотацією типу, використовуючи створений вами клас enum (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}

# Декларування прикладів вхідних даних { #declare-request-example-data }

Ви можете задати приклади даних, які ваш застосунок може отримувати.

Ось кілька способів, як це зробити.

## Додаткові дані Схеми JSON у моделях Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Ви можете задати `examples` для моделі Pydantic, які буде додано до згенерованої Схеми JSON.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

      <artifactId>guava</artifactId>
      <version>${project.version}</version>
    </dependency>
    <!-- We redeclare the j2objc-annotations dependency from `guava`: Our Gradle
         Module Metadata hides the dependency declared in `guava` from runtime
         configurations downstream, and GWT uses the runtime configuration for
         its builds. Thus, GWT doesn't get j2objc-annotations transitively, in

    "tax": 3.5
}
```

...`description`과 `tax`는 (기본 값이 `None`으로 되어 있어) 선택적이기 때문에, 이 JSON "`object`"는 다음과 같은 상황에서도 유효합니다:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## 매개변수로서 선언하기 { #declare-it-as-a-parameter }

여러분의 *경로 처리*에 추가하기 위해, 경로 매개변수 그리고 쿼리 매개변수에서 선언했던 것과 같은 방식으로 선언하면 됩니다.

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...그리고 만들어낸 모델인 `Item`으로 타입을 선언합니다.

## 결과 { #results }

///

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}

## Объявление scopes в *обработчиках путей* и зависимостях { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }

Теперь объявим, что операция пути для `/users/me/items/` требует scope `items`.

Для этого импортируем и используем `Security` из `fastapi`.

### `Depends` importieren { #import-depends }

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

### Die Abhängigkeit im <abbr title="Das Abhängige, der Verwender der Abhängigkeit">„Dependant“</abbr> deklarieren { #declare-the-dependency-in-the-dependant }

So wie auch `Body`, `Query`, usw., verwenden Sie `Depends` mit den Parametern Ihrer *Pfadoperation-Funktion*:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

You write standard Python with types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Declare a variable as a str
# and get editor support inside the function
def main(user_id: str):
    return user_id


# A Pydantic model
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```