# Modèles de paramètres de cookies { #cookie-parameter-models }

Si vous avez un groupe de **cookies** 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

Ceci est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

///

## Кілька моделей { #multiple-models }

Ось загальна ідея того, як можуть виглядати моделі з їхніми полями пароля та місцями використання:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}

### Про `**user_in.model_dump()` { #about-user-in-model-dump }

#### `.model_dump()` у Pydantic { #pydantics-model-dump }

`user_in` - це модель Pydantic класу `UserIn`.

# Cookie Parameter Models { #cookie-parameter-models }

If you have a group of **cookies** that are related, you can create a **Pydantic model** to declare them. 🍪

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

/// tip

///

/// note | Remarque

Ceci est pris en charge depuis la version `0.113.0` de FastAPI. 🤓

///

## Modèles Pydantic pour les formulaires { #pydantic-models-for-forms }

Vous avez simplement besoin de déclarer un **modèle Pydantic** avec les champs que vous souhaitez recevoir comme **champs de formulaire**, puis de déclarer le paramètre comme `Form` :

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

```

///

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.113.0` unterstützt. 🤓

///

## Pydantic-Modelle für Formulare { #pydantic-models-for-forms }

Sie müssen nur ein **Pydantic-Modell** mit den Feldern deklarieren, die Sie als **Formularfelder** erhalten möchten, und dann den Parameter als `Form` deklarieren:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

                    }
                },
                "/response_model_model1-annotation_model2-return_same_model": {
                    "get": {
                        "summary": "Response Model Model1 Annotation Model2 Return Same Model",
                        "operationId": "response_model_model1_annotation_model2_return_same_model_response_model_model1_annotation_model2_return_same_model_get",
                        "responses": {

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo { #define-a-submodel }

Declare os **parâmetros de consulta** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Query`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.

Elles seront également annotées / documentées en conséquence.

## Modèles imbriqués { #nested-models }

Chaque attribut d'un modèle Pydantic a un type.

Mais ce type peut lui-même être un autre modèle Pydantic.

Ainsi, vous pouvez déclarer des « objets » JSON profondément imbriqués avec des noms d'attributs, des types et des validations spécifiques.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle { #nested-models }

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.