* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.
    * Abfrage-Parametern.
    * Cookies.
    * Header-Feldern.
    * Formularen.
    * Dateien.

///

### Declarar un *path parameter*

Luego crea un *path parameter* con una anotación de tipo usando la clase enum que creaste (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[16] *}

### Revisa la documentación

Como los valores disponibles para el *path parameter* están predefinidos, la documentación interactiva puede mostrarlos de manera ordenada:

}
```

Wiederum wird es die Daten konvertieren, validieren, dokumentieren, usw.

## Mehrere Body-Parameter und Query-Parameter

Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Parameter hinzufügen, zusätzlich zu den Body-Parametern.

Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:

```Python

In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.

## Die Instanz parametrisieren

Und jetzt können wir `__init__` verwenden, um die Parameter der Instanz zu deklarieren, die wir zum `Parametrisieren` der Abhängigkeit verwenden können:

### Eine `list`e mit einem Typ-Parameter deklarieren

Um Typen wie `list`, `dict`, `tuple` mit inneren Typ-Parametern (inneren Typen) zu deklarieren:

* Wenn Sie eine Python-Version kleiner als 3.9 verwenden, importieren Sie das Äquivalent zum entsprechenden Typ vom `typing`-Modul
* Überreichen Sie den/die inneren Typ(en) von eckigen Klammern umschlossen, `[` und `]`, als „Typ-Parameter“

In Python 3.9 wäre das:

```Python

///

/// tip | Dica

Para declarar corpos de arquivos, você precisa usar `File`, caso contrário, os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta ou parâmetros de corpo (JSON).

///

Os arquivos serão enviados como "dados de formulário".

Se você declarar o tipo do parâmetro da função da sua *operação de rota* como `bytes`, o **FastAPI** lerá o arquivo para você e você receberá o conteúdo como `bytes`.

* Dokumentasi alternatif akan menampilkan parameter *query* dan struktur *request*:

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Ringkasan

Singkatnya, anda mendeklarasikan **sekali** jenis parameter, struktur, dll. sebagai parameter fungsi.

Anda melakukannya dengan tipe standar moderen Python.

/// note | Nota

Observe que `response_model` é um parâmetro do método "decorator" (`get`, `post`, etc). Não da sua *função de operação de rota*, como todos os parâmetros e corpo.

///

`response_model` recebe o mesmo tipo que você declararia para um campo de modelo Pydantic, então, pode ser um modelo Pydantic, mas também pode ser, por exemplo, uma `lista` de modelos Pydantic, como `List[Item]`.

		})
		return
	}
	dsc, err := parseReplicateDecision(ctx, bucket, dobj.ReplicationState.ReplicateDecisionStr)
	if err != nil {
		replLogOnceIf(ctx, fmt.Errorf("unable to parse replication decision parameters for bucket: %s, err: %s, decision: %s",
			bucket, err, dobj.ReplicationState.ReplicateDecisionStr), dobj.ReplicationState.ReplicateDecisionStr)
		sendEvent(eventArgs{
			BucketName: bucket,
			Object: ObjectInfo{

# Body – Felder

So wie Sie zusätzliche Validation und Metadaten in Parametern der **Pfadoperation-Funktion** mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validation und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.

## `Field` importieren

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung