* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### Módulo `typing` { #typing-module }

Para alguns casos adicionais, você pode precisar importar alguns itens do módulo padrão `typing`, por exemplo, quando quiser declarar que algo pode ter "qualquer tipo", você pode usar `Any` de `typing`:

```python
from typing import Any


def some_function(data: Any):

A classe `BackgroundTasks` vem diretamente de [`starlette.background`](https://www.starlette.dev/background/).

Ela é importada/incluída diretamente no FastAPI para que você possa importá-la de `fastapi` e evitar importar acidentalmente a alternativa `BackgroundTask` (sem o `s` no final) de `starlette.background`.

pkg debug/pe, const IMAGE_FILE_MACHINE_ARMNT ideal-int
pkg expvar, method (*Map) Delete(string)
pkg go/doc, const PreserveAST = 4
pkg go/doc, const PreserveAST Mode
pkg go/importer, func ForCompiler(*token.FileSet, string, Lookup) types.Importer
pkg go/token, method (*File) LineStart(int) Pos
pkg io, type StringWriter interface { WriteString }
pkg io, type StringWriter interface, WriteString(string) (int, error)

De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`.

## Importer `Path` { #import-path }

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info

Isso não faz diferença para o **FastAPI**. Ele vai detectar os parâmetros pelos seus nomes, tipos e declarações de padrão (`Query`, `Path`, etc.), sem se importar com a ordem.

Então, você pode declarar sua função assim:

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

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Debido a que este archivo está en el mismo paquete, puedes usar importaciones relativas para importar el objeto `app` desde el módulo `main` (`main.py`):

{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/test_main.py hl[3] *}

...y tener el código para las pruebas tal como antes.

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

Et tous utiliseront la même connexion WebSocket.

## Utiliser `Depends` et autres { #using-depends-and-others }

Dans les endpoints WebSocket, vous pouvez importer depuis `fastapi` et utiliser :

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Ils fonctionnent de la même manière que pour les autres endpoints/*chemins d'accès* FastAPI :

Pydantic v2 incluye todo lo de Pydantic v1 como un submódulo `pydantic.v1`. Pero esto ya no está soportado en versiones por encima de Python 3.13.

Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e importar y usar los componentes viejos de Pydantic v1 desde este submódulo, como si tuvieras instalado el Pydantic v1 antiguo.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}

///

## Importe o `BaseModel` do Pydantic { #import-pydantics-basemodel }

Primeiro, você precisa importar `BaseModel` do `pydantic`:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Crie seu modelo de dados { #create-your-data-model }

Então você declara seu modelo de dados como uma classe que herda `BaseModel`.

Vous pouvez configurer l’emplacement de votre application dans un fichier `pyproject.toml` comme :

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Ce `entrypoint` indiquera à la commande `fastapi` qu’elle doit importer l’application comme :

```python
from main import app
```

Si votre code est structuré comme :

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```