Vous pouvez déclarer les mêmes paramètres que pour `Query`.

Par exemple, pour déclarer une valeur de métadonnée `title` pour le paramètre de chemin `item_id`, vous pouvez écrire :

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}

/// note | Remarque

vous renvoyez un type différent du modèle de réponse, pour qu'il soit utilisé par l'éditeur et des outils comme mypy. Et vous pouvez toujours laisser FastAPI faire la validation des données, la documentation, etc. avec `response_model`.

Vous pouvez également utiliser `response_model=None` pour désactiver la création d’un modèle de réponse pour ce *chemin d'accès* ; vous pourriez en avoir besoin si vous ajoutez des annotations de type pour des choses qui ne sont pas des champs valides Pydantic,...

///

## Ajouter `.gitignore` { #add-gitignore }

Si vous utilisez Git (vous devriez), ajoutez un fichier `.gitignore` pour exclure tout ce qui se trouve dans votre `.venv` de Git.

/// tip | Astuce

Si vous avez utilisé [`uv`](https://github.com/astral-sh/uv) pour créer l’environnement virtuel, il l’a déjà fait pour vous, vous pouvez passer cette étape. 😎

///

/// tip | Astuce

Lorsqu'une requête contient des données invalides, **FastAPI** lève en interne une `RequestValidationError`.

Et il inclut également un gestionnaire d'exception par défaut pour cela.

Pour la remplacer, importez `RequestValidationError` et utilisez-la avec `@app.exception_handler(RequestValidationError)` pour décorer le gestionnaire d'exception.

Le gestionnaire d'exception recevra une `Request` et l'exception.

Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme `uv`, Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets.

## Versions disponibles { #available-versions }

    Il est donc important de placer cela **vers la fin** du `Dockerfile`, pour optimiser les temps de construction de l'image de conteneur.

6. Définir la **commande** pour utiliser `fastapi run`, qui utilise Uvicorn sous le capot.

Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles JSON.

Pour ces cas, vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

**FastAPI** inclut plusieurs middlewares pour des cas d'usage courants ; voyons comment les utiliser.

/// note | Détails techniques

Pour les prochains exemples, vous pourriez aussi utiliser `from starlette.middleware.something import SomethingMiddleware`.

# Modèles de paramètres de requête { #query-parameter-models }

Si vous avez un groupe de paramètres de requête liés, vous pouvez créer un modèle Pydantic pour les déclarer.

Cela vous permet de réutiliser le modèle à plusieurs endroits et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎

/// note | Remarque

Pris en charge depuis FastAPI version `0.115.0`. 🤓

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# Modèles de formulaire { #form-models }

Vous pouvez utiliser des **modèles Pydantic** pour déclarer des **champs de formulaire** dans FastAPI.

/// info

Pour utiliser les formulaires, installez d'abord [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).

Assurez-vous de créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), de l'activer, puis d'installer le paquet, par exemple :

```console
$ pip install python-multipart
```