**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

Comme vous l'avez remarqué, la valeur reçue par la fonction (et renvoyée ensuite) est `3`,
en tant qu'entier (`int`) Python, pas la chaîne de caractères (`string`) `"3"`.

Grâce aux déclarations de types, **FastAPI** fournit du
<abbr title="conversion de la chaîne de caractères venant de la requête HTTP en données Python">"parsing"</abbr> automatique.

///

## Validation de données

* Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).
* Convertir el modelo copiado en algo que pueda almacenarse en tu base de datos (por ejemplo, usando el `jsonable_encoder`).

années. J'ai d'abord essayé de résoudre toutes les fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.

Mais à un moment donné, il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offre toutes ces fonctionnalités, en prenant les meilleures idées des outils précédents, et en les combinant de la meilleure façon possible, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (annotations de type...

Puedes usar las mismas declaraciones de tipo con `str`, `float`, `bool` y muchos otros tipos de datos complejos.

Varios de estos se exploran en los siguientes capítulos del tutorial.

## El orden importa { #order-matters }

Al crear *path operations*, puedes encontrarte en situaciones donde tienes un path fijo.

**FastAPI** se basa completamente en estas anotaciones de tipos, dándole muchas ventajas y beneficios.

Pero incluso si nunca usas **FastAPI**, te beneficiaría aprender un poco sobre ellas.

/// note | Nota

Si eres un experto en Python, y ya sabes todo sobre las anotaciones de tipos, salta al siguiente capítulo.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver los headers requeridos en la interfaz de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/header-param-models/image01.png">
</div>

## Prohibir Headers Extra { #forbid-extra-headers }

	err = en.WriteUint64(z.GetTagTotal)
	if err != nil {
		err = msgp.WrapError(err, "GetTagTotal")
		return
	}
	// write "rtc"
	err = en.Append(0xa3, 0x72, 0x74, 0x63)
	if err != nil {
		return
	}
	err = en.WriteUint64(z.RmvTagTotal)
	if err != nil {
		err = msgp.WrapError(err, "RmvTagTotal")
		return
	}
	// write "gc"
	err = en.Append(0xa2, 0x67, 0x63)
	if err != nil {
		return
	}

```

Los valores de los parámetros en tu función serán:

* `skip=20`: porque lo configuraste en la URL
* `limit=10`: porque ese era el valor por defecto

## Parámetros opcionales { #optional-parameters }

De la misma manera, puedes declarar parámetros de query opcionales, estableciendo su valor por defecto en `None`:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Pero aquí está el punto clave.

El tema de seguridad e inyección de dependencias se escribe una vez.

Y puedes hacerlo tan complejo como desees. Y aún así, tenerlo escrito solo una vez, en un solo lugar. Con toda la flexibilidad.