Los archivos y campos de formulario se subirán como form data y recibirás los archivos y campos de formulario.

Y puedes declarar algunos de los archivos como `bytes` y algunos como `UploadFile`.

/// warning | Advertencia

///

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.113.0` de FastAPI. 🤓

///

## Modelos de Pydantic para Formularios

Solo necesitas declarar un **modelo de Pydantic** con los campos que quieres recibir como **campos de formulario**, y luego declarar el parámetro como `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

                            * `security_scopes.scopes` terá `[]` (nada) para a *operação de rota* `read_system_status`, porque ele não declarou nenhum `Security` com `scopes`, e sua dependência, `get_current_user`, não declara nenhum `scopes` também.

/// tip | Dica

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función, usando anotaciones de tipos estándar de Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

Para isso você precisa acessar a requisição diretamente.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001.py hl[1,7:8] *}

Ao declarar o parâmetro com o tipo sendo um `Request` em sua *função de operação de rota*, o **FastAPI** saberá como passar o `Request` neste parâmetro.

/// tip | Dica

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parâmetros da rota com tipos

Você pode declarar o tipo de um parâmetro na função usando as anotações padrões do Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}

Nesse caso, `item_id` está sendo declarado como um `int`.

/// check | Verifique



///

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumo

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫

Se você tiver verificações de tipo rigorosas em seu editor, mypy, etc, você pode declarar o tipo de retorno da função como `Any`.

Dessa forma, você diz ao editor que está retornando qualquer coisa intencionalmente. Mas o FastAPI ainda fará a documentação de dados, validação, filtragem, etc. com o `response_model`.

///

### Prioridade `response_model`

Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros al mismo tiempo. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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## Parámetros de Header con un Modelo Pydantic

Declara los **parámetros de header** que necesitas en un **modelo Pydantic**, y luego declara el parámetro como `Header`:

O la dependencia no devuelve un valor.

Pero aún necesitas que sea ejecutada/resuelta.

Para esos casos, en lugar de declarar un parámetro de *path operation function* con `Depends`, puedes añadir una `list` de `dependencies` al decorador de *path operation*.

## Agregar `dependencies` al decorador de *path operation*