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

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

**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 }

If there's no `gzip` in the header, it will not try to decompress the body.

That way, the same route class can handle gzip compressed or uncompressed requests.

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}

### Create a custom `GzipRoute` class { #create-a-custom-gziproute-class }

Next, we create a custom subclass of `fastapi.routing.APIRoute` that will make use of the `GzipRequest`.

Si no hay `gzip` en el header, no intentará descomprimir el cuerpo.

De esa manera, la misma clase de ruta puede manejar requests comprimidos con gzip o no comprimidos.

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}

### Crear una clase personalizada `GzipRoute` { #create-a-custom-gziproute-class }

A continuación, creamos una subclase personalizada de `fastapi.routing.APIRoute` que hará uso de `GzipRequest`.

## A `dict` from the previous example { #a-dict-from-the-previous-example }

In the previous example, we were returning a `dict` from our dependency ("dependable"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

But then we get a `dict` in the parameter `commons` of the *path operation function*.

## `dict` do exemplo anterior { #a-dict-from-the-previous-example }

No exemplo anterior, nós retornávamos um `dict` da nossa dependência ("injetável"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Mas assim obtemos um `dict` como valor do parâmetro `commons` na *função de operação de rota*.

Deklarieren Sie die benötigten **Query-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Query`:

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

Declare the **query parameters** that you need in a **Pydantic model**, and then declare the parameter as `Query`:

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

**FastAPI** will **extract** the data for **each field** from the **query parameters** in the request and give you the Pydantic model you defined.

## Check the Docs { #check-the-docs }

/// note

自 FastAPI 版本 `0.115.0` 起支持此功能。🤓

///

## 使用 Pydantic 模型的 Header 参数

在 **Pydantic 模型**中声明所需的 **header 参数**，然后将参数声明为 `Header` :

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

**FastAPI** 将从请求中接收到的 **headers** 中**提取**出**每个字段**的数据，并提供您定义的 Pydantic 模型。

## 查看文档

您可以在文档 UI 的 `/docs` 中查看所需的 headers：

<div class="screenshot">

Объявите нужные **header-параметры** в **Pydantic-модели** и затем аннотируйте параметр как `Header`:

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

**FastAPI** **извлечёт** данные для **каждого поля** из **заголовков** запроса и выдаст заданную вами Pydantic-модель.

## Проверьте документацию { #check-the-docs }

@pytest.fixture(
    name="client",
    params=[
        "tutorial001_py39",
        pytest.param("tutorial001_py310", marks=needs_py310),
        "tutorial001_an_py39",
        pytest.param("tutorial001_an_py310", marks=needs_py310),
    ],
)
def get_client(request: pytest.FixtureRequest):
    mod = importlib.import_module(f"docs_src.body_multiple_params.{request.param}")

    client = TestClient(mod.app)