**FastAPI** 將會從請求的**查詢參數**中**提取**出**每個欄位**的資料，並將其提供給你定義的 Pydantic 模型。

## 查看文件

你可以在 `/docs` 頁面的 UI 中查看查詢參數：

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

## 禁止額外的查詢參數

在一些特殊的使用場景中（可能不是很常見），你可能希望**限制**你要收到的查詢參數。

你可以使用 Pydantic 的模型設定來 `forbid`（禁止）任何 `extra`（額外）欄位：

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

## Перевірка у документації

Ви можете побачити визначені cookie в інтерфейсі документації за адресою `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Інформація

Майте на увазі, що оскільки **браузери обробляють cookie** особливим чином і "за лаштунками", вони **не** дозволяють **JavaScript** легко з ними працювати.

**FastAPI**는 요청에서 받은 **쿠키**에서 **각 필드**에 대한 데이터를 **추출**하고 정의한 Pydantic 모델을 줍니다.

## 문서 확인하기

문서 UI `/docs`에서 정의한 쿠키를 볼 수 있습니다:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | 정보

명심하세요, 내부적으로 **브라우저는 쿠키를 특별한 방식으로 처리**하기 때문에 **자바스크립트**가 쉽게 쿠키를 건드릴 수 **없습니다**.

`/docs`에서 **API 문서 UI**로 이동하면 *경로 작업*에 대한 쿠키의 **문서**를 볼 수 있습니다.

## Підтримка в редакторі всюди

Ви отримаєте підтримку в редакторі всюди.

Навіть для елементів у списках:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Ви не змогли б отримати таку підтримку в редакторі, якби працювали напряму зі  `dict`, а не з моделями Pydantic.

以下のように:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

## あらゆる場所でのエディタサポート

エディタのサポートもどこでも受けることができます。

以下のようにリストの中の項目でも:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。

しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。

## 任意の`dict`のボディ

また、ある型のキーと別の型の値を持つ`dict`としてボディを宣言することもできます。

## Универсальная поддержка редактора

И вы получаете поддержку редактора везде.

Даже для элементов внутри списков:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Вы не могли бы получить такую поддержку редактора, если бы работали напрямую с `dict`, а не с моделями Pydantic.

```

이를 아래처럼:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

## 어디서나 편집기 지원

그리고 어디서나 편집기 지원을 받을수 있습니다.

리스트 내부 항목의 경우에도:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydantic 모델 대신에 `dict`를 직접 사용하여 작업할 경우, 이러한 편집기 지원을 받을수 없습니다.

하지만 수신한 딕셔너리가 자동으로 변환되고 출력도 자동으로 JSON으로 변환되므로 걱정할 필요는 없습니다.

## 단독 `dict`의 본문

일부 타입의 키와 다른 타입의 값을 사용하여 `dict`로 본문을 선언할 수 있습니다.

TensorFlow
[**models**](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#model) (to
use a term commonly used by machine learning practitioners) are expressed as
programs that TensorFlow executes. TensorFlow programs are encoded as
computation
[**graphs**](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#graph).
Since models are practically programs that TensorFlow executes, using untrusted

## See it in the docs { #see-it-in-the-docs }

When you see the automatic docs, you can check that the input model and output model will both have their own JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

And both models will be used for the interactive API documentation:

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

## Other Return Type Annotations { #other-return-type-annotations }

* data validation
* data serialization
* data documentation, etc.

This works the same way as with Pydantic models. And it is actually achieved in the same way underneath, using Pydantic.

/// info

Keep in mind that dataclasses can't do everything Pydantic models can do.

So, you might still need to use Pydantic models.