Fíjate que `Field` se importa directamente desde `pydantic`, no desde `fastapi` como el resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declarar atributos del modelo { #declare-model-attributes }

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *}

## Pour résumer

Avec `Query`, `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des métadonnées et des validations de chaînes de la même manière qu'avec les [Paramètres de requête et validations de chaînes](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}.

Et vous pouvez également déclarer des validations numériques :

# Тіло запиту - Декілька параметрів

Тепер, коли ми розглянули використання `Path` та `Query`, розгляньмо більш просунуті способи оголошення тіла запиту в **FastAPI**.

## Змішування `Path`, `Query` та параметрів тіла запиту

По-перше, звісно, Ви можете вільно змішувати оголошення параметрів `Path`, `Query` та тіла запиту, і **FastAPI** правильно їх обробить.

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: str | None = Query(
        default=None,
        title="Query string",
        description="Query string for the items to search in the database that have a good match",
        min_length=3,
    ),
):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

from typing import Union

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(
    q: Union[str, None] = Query(
        default=None,
        title="Query string",
        description="Query string for the items to search in the database that have a good match",
        min_length=3,
    ),
):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:

`Field`는 `Query`, `Path`와 `Body`와 같은 방식으로 동작하며, 모두 같은 매개변수들 등을 가집니다.

/// note | 기술적 세부사항

실제로 `Query`, `Path`등, 여러분이 앞으로 볼 다른 것들은 공통 클래스인 `Param` 클래스의 서브클래스 객체를 만드는데, 그 자체로 Pydantic의 `FieldInfo` 클래스의 서브클래스입니다.

그리고 Pydantic의 `Field` 또한 `FieldInfo`의 인스턴스를 반환합니다.

`Body` 또한 `FieldInfo`의 서브클래스 객체를 직접적으로 반환합니다. 그리고 `Body` 클래스의 서브클래스인 것들도 여러분이 나중에 보게될 것입니다.

    response = client.get("/query/int?query=42")
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == "foo bar 42"


def test_query_int_query_42_5():
    response = client.get("/query/int?query=42.5")
    assert response.status_code == 422
    assert response.json() == {
        "detail": [
            {
                "type": "int_parsing",
                "loc": ["query", "query"],

			query:      "select SUM(s.id) from s3object s Where 2 in s.numbers[*] or 'some' in s.synonyms[*]",
			wantResult: `{"_1":3}`,
		},
		{
			name:  "bignum-1",
			query: `SELECT id from s3object s WHERE s.id <= 9223372036854775807`,
			wantResult: `{"id":0}
{"id":1}
{"id":2}
{"id":3}`,
		},
		{
			name:  "bignum-2",

## Importe `Header` { #import-header }

Primeiro importe `Header`:

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

## Declare parâmetros de `Header` { #declare-header-parameters }

Então declare os paramêtros de cabeçalho usando a mesma estrutura que em `Path`, `Query` e `Cookie`.

# クッキーのパラメータ

クッキーのパラメータは、`Query`や`Path`のパラメータを定義するのと同じ方法で定義できます。

## `Cookie`をインポート

まず、`Cookie`をインポートします:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py hl[3] *}

## `Cookie`のパラメータを宣言

次に、`Path`や`Query`と同じ構造を使ってクッキーのパラメータを宣言します。

最初の値がデフォルト値で、追加の検証パラメータや注釈パラメータをすべて渡すことができます:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py hl[9] *}

/// note | 技術詳細

`Cookie`は`Path`と`Query`の「姉妹」クラスです。また、同じ共通の`Param`クラスを継承しています。