## Paramètres de requête requis { #required-query-parameters }

Quand vous déclarez une valeur par défaut pour des paramètres qui ne sont pas des paramètres de chemin (pour l'instant, nous n'avons vu que les paramètres de requête), alors ils ne sont pas requis.

Si vous ne voulez pas leur donner de valeur spécifique mais simplement les rendre optionnels, définissez la valeur par défaut à `None`.

### Peça para encerrar { #ask-to-close }

Se a pessoa responder, há uma grande chance de você ter resolvido o problema, parabéns, **você é um herói**! 🦸

* Agora, se isso resolveu o problema, você pode pedir para:

    * No GitHub Discussions: marcar o comentário como a **resposta**.
    * No GitHub Issues: **encerrar** a issue.

## Guia oficial { #official-guide }

O Pydantic tem um [Guia de Migração](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) oficial do v1 para o v2.

Ele também inclui o que mudou, como as validações agora são mais corretas e rigorosas, possíveis ressalvas, etc.

Você pode lê-lo para entender melhor o que mudou.

## Testes { #tests }

/// info | Informação

Leia mais sobre tags em [Configuração de operação de rota](path-operation-configuration.md#tags).

///

### Cheque os documentos { #check-the-docs }

Agora, se você verificar a documentação, ela exibirá todos os metadados adicionais:

<img src="/img/tutorial/metadata/image02.png">

### Ordem das tags { #order-of-tags }

{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}

## Parâmetros de consulta obrigatórios { #required-query-parameters }

Quando você declara um valor padrão para parâmetros que não são de rota (até agora, nós vimos apenas parâmetros de consulta), então eles não são obrigatórios.

Caso você não queira adicionar um valor específico mas queira apenas torná-lo opcional, defina o valor padrão como `None`.

Vous pouvez alors essayer de les aider à résoudre ces questions.

## Poser des questions { #ask-questions }

        },
        {
            "url": "http://example.com/dave.jpg",
            "name": "The Baz"
        }
    ]
}
```

/// info | Informação

Observe como a chave `images` agora tem uma lista de objetos de imagem.

///

## Modelos profundamente aninhados { #deeply-nested-models }

Você pode definir modelos profundamente aninhados de forma arbitrária:

Par exemple, lorsque vous tapez `python` dans le terminal, le système d'exploitation cherche un programme nommé `python` dans le **premier répertoire** de cette liste.

S'il le trouve, alors il **l'utilise**. Sinon, il continue à chercher dans les **autres répertoires**.

### Installer Python et mettre à jour `PATH` { #installing-python-and-updating-the-path }

Fazer isso em funções separadas que não compartilham lógica ou variáveis entre si é mais difícil, pois você precisaria armazenar valores em variáveis globais ou truques semelhantes.

Por causa disso, agora é recomendado usar o `lifespan`, como explicado acima.

## Detalhes técnicos { #technical-details }

Apenas um detalhe técnico para nerds curiosos. 🤓

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

e depois chamarmos:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

agora temos um `dict` com os dados na variável `user_dict` (é um `dict` em vez de um objeto de modelo Pydantic).

E se chamarmos:

```Python
print(user_dict)
```

teríamos um `dict` Python com:

```Python
{