如果你有一組具有相關性的**查詢參數**，你可以建立一個 **Pydantic 模型**來聲明它們。

這將允許你在**多個地方**去**重複使用模型**，並且一次性為所有參數聲明驗證和元資料 (metadata)。😎

/// note

FastAPI 從 `0.115.0` 版本開始支援這個特性。🤓

///

## 使用 Pydantic 模型的查詢參數 { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

在一個 **Pydantic 模型**中聲明你需要的**查詢參數**，然後將參數聲明為 `Query`：

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

**FastAPI** 將會從請求的**查詢參數**中**提取**出**每個欄位**的資料，並將其提供給你定義的 Pydantic 模型。

import java.io.InputStream;
import java.io.Reader;
import java.nio.file.Files;
import java.util.Map;
import java.util.Objects;

import org.apache.maven.api.toolchain.InputSource;
import org.apache.maven.toolchain.model.PersistedToolchains;
import org.apache.maven.toolchain.v4.MavenToolchainsStaxReader;

/**
 * Handles deserialization of toolchains from the default textual format.
 *
 * @since 3.3.0

/// note | Nota

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

///

## Parámetros de Header con un Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

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

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

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

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

如果你有一组具有相关性的**查询参数**，你可以创建一个 **Pydantic 模型**来声明它们。

这将允许你在**多个地方**去**复用模型**，并且一次性为所有参数声明验证和元数据。😎

/// note | 注意

FastAPI 从 `0.115.0` 版本开始支持这个特性。🤓

///

## 使用 Pydantic 模型的查询参数 { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

在一个 **Pydantic 模型**中声明你需要的**查询参数**，然后将参数声明为 `Query`：

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

**FastAPI** 将会从请求的**查询参数**中**提取**出**每个字段**的数据，并将其提供给你定义的 Pydantic 模型。

///

/// tip | Tipp

Diese gleiche Technik gilt für `Query`, `Cookie` und `Header`. 😎

///

## Cookies mit einem Pydantic-Modell { #cookies-with-a-pydantic-model }

Deklarieren Sie die **Cookie**-Parameter, die Sie benötigen, in einem **Pydantic-Modell**, und deklarieren Sie dann den Parameter als `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

Ancak elinizde zaten bir sürü dataclass varsa, bunları FastAPI ile bir web API'yi beslemek için kullanmak güzel bir numaradır. 🤓

///

## `response_model` İçinde Dataclass'lar { #dataclasses-in-response-model }

`response_model` parametresinde `dataclasses` da kullanabilirsiniz:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

Dataclass otomatik olarak bir Pydantic dataclass'ına dönüştürülür.

		// these dialects do not support the "returning" clause
		return
	default:
		// This user struct will leverage the existing users table, but override
		// the Name field to default to null.
		type user struct {
			gorm.Model
			Name string `gorm:"default:null"`
		}
		u1 := user{}

		if results := DB.Create(&u1); results.Error != nil {
			t.Fatalf("errors happened on create: %v", results.Error)
		} else if results.RowsAffected != 1 {

 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.execution;

import org.apache.maven.settings.Settings;
import org.apache.maven.toolchain.model.PersistedToolchains;

/**
 * Assists in populating an execution request for invocation of Maven.
 *
 */
public interface MavenExecutionRequestPopulator {
    /**

Этот функционал доступен с версии `0.115.0`. 🤓

///

/// tip | Совет

Такой же подход применяется для `Query`, `Cookie`, и `Header`. 😎

///

## Pydantic-модель для cookies { #cookies-with-a-pydantic-model }

Объявите параметры **cookie**, которые вам нужны, в **Pydantic-модели**, а затем объявите параметр как `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}