```Python hl_lines="11"
{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006.py!}
```

## まとめ

`Query`と`Path`（そしてまだ見たことない他のもの）では、[クエリパラメータと文字列の検証](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}と同じようにメタデータと文字列の検証を宣言することができます。

また、数値のバリデーションを宣言することもできます:

* `gt`: より大きい（`g`reater `t`han）
* `ge`: 以上（`g`reater than or `e`qual）
* `lt`: より小さい（`l`ess `t`han）

## Declarar parámetros de `Cookie`

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

El primer valor es el valor por defecto, puedes pasar todos los parámetros adicionales de validación o anotación:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="9"

    * Si no usaras FastAPI y usaras Starlette directamente (u otra herramienta, como Sanic, Flask, Responder, etc.), tendrías que implementar toda la validación y serialización de datos tu mismo. Por lo tanto, tu aplicación...

!!! check "Revisa"
    Así, con la misma declaración de tipo de Python, **FastAPI** te da validación de datos.

    Observa que el error también muestra claramente el punto exacto en el que no pasó la validación.

    Esto es increíblemente útil cuando estás desarrollando y debugging código que interactúa con tu API.

## Documentación

* Soporte del editor (obviamente)
* <abbr title="convertir el string que viene de un HTTP request a datos de Python">"Parsing"</abbr> de datos
* Validación de datos
* Documentación automática

## Configuraciones por defecto

Como los parámetros de query no están fijos en una parte del path pueden ser opcionales y pueden tener valores por defecto.

No hará ninguna conversión de datos con modelos Pydantic, no convertirá el contenido a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de dato, sobrescribir cualquier declaración de datos o validación, etc.

## Usando el `jsonable_encoder` en una `Response`

Como **FastAPI** no realiza ningún cambio en la `Response` que devuelves, debes asegurarte de que el contenido está listo.

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image06.png">

## Modelos de Pydantic

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> es una library de Python para llevar a cabo validación de datos.

Tú declaras la "forma" de los datos mediante clases con atributos.

Cada atributo tiene un tipo.