## Ordonnez les paramètres comme vous le souhaitez (astuces)

/// tip

Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`.

///

Voici une **petite astuce** qui peut être pratique, mais vous n'en aurez pas souvent besoin.

Si vous voulez :

* déclarer le paramètre de requête `q` sans `Query` ni valeur par défaut
* déclarer le paramètre de chemin `item_id` en utilisant `Path`

* «/// note | Technical Details»: «/// note | Détails techniques»
* «/// note»: «/// note | Remarque»
* «/// tip»: «/// tip | Astuce»
* «/// warning»: «/// warning | Attention»
* «/// check»: «/// check | vérifier»
* «/// info»: «/// info»

* «the docs»: «les documents»
* «the documentation»: «la documentation»

### <a href="https://apispec.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">APISpec</a> { #apispec }

Marshmallow e Webargs fornecem validação, parsing e serialização como plug-ins.

Mas a documentação ainda estava faltando. Então APISpec foi criado.

É um plug-in para muitos frameworks (e há um plug-in para Starlette também).

No estamos usando `scopes` en este ejemplo, pero la funcionalidad está ahí si la necesitas.

///

Ahora, obtén los datos del usuario desde la base de datos (falsa), usando el `username` del campo del form.

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* **Replicação (o número de processos em execução)**
* Memória
* Etapas anteriores antes de iniciar

Até este ponto, com todos os tutoriais nos documentos, você provavelmente estava executando um **programa de servidor**, por exemplo, usando o comando `fastapi`, que executa o Uvicorn, executando um **único processo**.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Ahora vamos a lo divertido. 🎉

## Agregar `Query` a `Annotated` en el parámetro `q` { #add-query-to-annotated-in-the-q-parameter }

Ahora que tenemos este `Annotated` donde podemos poner más información (en este caso algunas validaciones adicionales), agrega `Query` dentro de `Annotated`, y establece el parámetro `max_length` a `50`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[9] *}

...

* Ler o corpo da requisição como um JSON.
* Converter os tipos correspondentes (se necessário).
* Validar os dados.
    * Se algum dado for inválido, irá retornar um erro bem claro, indicando exatamente onde e o que estava incorreto.
* Entregar a você a informação recebida no parâmetro `item`.
    * Como você o declarou na função como do tipo `Item`, você também terá o suporte do editor (completação, etc) para todos os atributos e seus tipos.

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.

Mais tarde, para sua aplicação em produção, você pode querer usar um servidor de banco de dados como o **PostgreSQL**.

/// tip | Dica