Do mesmo modo que você pode declarar mais validações e metadados para parâmetros de consulta com `Query`, você pode declarar os mesmos tipos de validações e metadados para parâmetros de rota com `Path`.

## Importe `Path`

Primeiro, importe `Path` de `fastapi`:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_py310.py hl[1] *}

## Declare metadados

Você pode declarar todos os parâmetros da mesma maneira que na `Query`.

///

## Cookies com Modelos Pydantic

Declare o parâmetro de **cookie** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e depois declare o parâmetro como um `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

O **FastAPI** irá **extrair** os dados para **cada campo** dos **cookies** recebidos na requisição e lhe fornecer o modelo Pydantic que você definiu.

## Verifique os Documentos

Dessa forma o **FastAPI** saberá que o parâmetro é obrigatório.

## Lista de parâmetros de consulta / múltiplos valores

Quando você declara explicitamente um parâmetro com `Query` você pode declará-lo para receber uma lista de valores, ou podemos dizer, que irá receber mais de um valor.

Por exemplo, para declarar que o parâmetro `q` pode aparecer diversas vezes na URL, você escreveria:

vous verrez comme réponse :

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Paramètres de chemin typés

Vous pouvez déclarer le type d'un paramètre de chemin dans la fonction, en utilisant les annotations de type Python :


{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

Ici, `item_id` est déclaré comme `int`.

/// check | vérifier

Ceci vous permettra d'obtenir des fonctionnalités de l'éditeur dans votre fonction, telles

Declara un parámetro de query opcional `q` como un `str`, y luego simplemente lo devuelve.

Esto es bastante simple (no muy útil), pero nos ayudará a centrarnos en cómo funcionan las sub-dependencias.

## Segunda dependencia, "dependable" y "dependant"

Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):

///

/// tip | Consejo

Para declarar cuerpos de File, necesitas usar `File`, porque de otra manera los parámetros serían interpretados como parámetros query o parámetros de cuerpo (JSON).

///

Los archivos se subirán como "form data".

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Declare a `List` com um parâmetro de tipo

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Importe os do modulo `typing`
* Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

* Bump cadvisor dependencies to latest head.  ([#29492](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/29492), [@Random-Liu](https://github.com/Random-Liu))
* If a service of type node port declares multiple ports, quota on "services.nodeports" will charge for each port in the service. ([#29457](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/29457), [@derekwaynecarr](https://github.com/derekwaynecarr))

///

/// note

This is supported since FastAPI version `0.113.0`. 🤓

///

## Pydantic Models for Forms { #pydantic-models-for-forms }

You just need to declare a **Pydantic model** with the fields you want to receive as **form fields**, and then declare the parameter as `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

You can also declare singular values to be received as part of the body.