SQLModel.metadata.clear()
    # Clear the Models associated with the registry, to avoid warnings
    default_registry.dispose()


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        pytest.param("tutorial001_py39"),
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
        pytest.param("tutorial001_an_py39"),
        pytest.param("tutorial001_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)

# Query Parameters { #query-parameters }

When you declare other function parameters that are not part of the path parameters, they are automatically interpreted as "query" parameters.

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py39.py hl[9] *}

The query is the set of key-value pairs that go after the `?` in a URL, separated by `&` characters.

For example, in the URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

You can use all the same validation features and tools you use for Pydantic models, like different data types and additional validations with `Field()`.

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}

/// tip

If you want something quick to copy and paste, don't use this example, use the last one below.

///

Quando você declara outros parâmetros na função que não fazem parte dos parâmetros da rota, esses parâmetros são automaticamente interpretados como parâmetros de "consulta".

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py39.py hl[9] *}

A consulta é o conjunto de pares chave-valor que vai depois de `?` na URL, separado pelo caractere `&`.

Por exemplo, na URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

# Parámetros de Query { #query-parameters }

Cuando declaras otros parámetros de función que no son parte de los parámetros de path, son automáticamente interpretados como parámetros de "query".

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001_py39.py hl[9] *}

La query es el conjunto de pares clave-valor que van después del `?` en una URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

* Anmeldeinformationen (Autorisierungsheader, Cookies, usw.).
* Bestimmte HTTP-Methoden (`POST`, `PUT`) oder alle mit der Wildcard `"*"`.
* Bestimmte HTTP-Header oder alle mit der Wildcard `"*"`.

{* ../../docs_src/cors/tutorial001_py39.py hl[2,6:11,13:19] *}

import importlib
from unittest.mock import patch

import pytest
from fastapi.testclient import TestClient

from ...utils import needs_py310


@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        "tutorial001_py39",
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.body.{request.param}")

Você pode usar as mesmas funcionalidades e ferramentas de validação que usa em modelos do Pydantic, como diferentes tipos de dados e validações adicionais com `Field()`.

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py39.py hl[2,5:8,11] *}

////

//// tab | Pydantic v1

/// info | Informação

No Pydantic v1 você importaria `BaseSettings` diretamente de `pydantic` em vez de `pydantic_settings`.

///

```Python
images: list[Image]
```

como em:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}

## Suporte de editor em todo canto { #editor-support-everywhere }

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

Mesmo para itens dentro de listas:

* Credenciais (Cabeçalhos de autorização, Cookies, etc).
* Métodos HTTP específicos (`POST`, `PUT`) ou todos eles com o curinga `"*"`.
* Cabeçalhos HTTP específicos ou todos eles com o curinga `"*"`.

{* ../../docs_src/cors/tutorial001_py39.py hl[2,6:11,13:19] *}