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

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

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Entonces creas un instance de esa clase con algunos valores y validará los valores, los convertirá al tipo adecuado (si es el caso) y te dará un objeto con todos los datos.

Y obtienes todo el soporte del editor con ese objeto resultante.

        .byteCount(),
    ).isEqualTo(20L)
  }

  @Test fun addDate() {
    val expected = Date(0L)
    val headers =
      Headers
        .Builder()
        .add("testDate", expected)
        .build()
    assertThat(headers["testDate"]).isEqualTo("Thu, 01 Jan 1970 00:00:00 GMT")
    assertThat(headers.getDate("testDate")).isEqualTo(Date(0L))
  }

  @Test fun addInstant() {
    val expected = Instant.ofEpochMilli(0L)

  }

  @Test fun expiresDate() {
    assertThat(Date(parse(url, "a=b; Expires=Thu, 01 Jan 1970 00:00:00 GMT")!!.expiresAt))
      .isEqualTo(date("1970-01-01T00:00:00.000+0000"))
    assertThat(Date(parse(url, "a=b; Expires=Wed, 09 Jun 2021 10:18:14 GMT")!!.expiresAt))
      .isEqualTo(date("2021-06-09T10:18:14.000+0000"))
    assertThat(Date(parse(url, "a=b; Expires=Sun, 06 Nov 1994 08:49:37 GMT")!!.expiresAt))

    protected String toRangeDateString(Date date, String format) {
        if (format.contains("epoch_millis")) {
            return Long.toString(date.getTime());
        } else if (format.contains("date_optional_time")) {
            final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss");
            sdf.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("UTC"));
            return sdf.format(date);
        } else {

    protected String toRangeDateString(Date date, String format) {
        if (format.contains("epoch_millis")) {
            return Long.toString(date.getTime());
        } else if (format.contains("date_optional_time")) {
            final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss");
            sdf.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("UTC"));
            return sdf.format(date);
        } else {

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

	}

	region := globalSite.Region()
	date := UTCNow()
	scope := getScope(date, region)
	credential := fmt.Sprintf("%s/%s", accessKeyID, scope)

	// Set URL query.
	query := req.URL.Query()
	query.Set("X-Amz-Algorithm", signV4Algorithm)
	query.Set("X-Amz-Date", date.Format(iso8601Format))
	query.Set("X-Amz-Expires", strconv.FormatInt(expires, 10))

Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.

Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.

///

### Mehr Informationen

/// note | Technische Details

        }

        return processFieldConfigs(dataMap, fieldConfigs);
    }

    /**
     * Get the last modified date.
     * @param dataMap The data map.
     * @param responseData The response data.
     * @return The last modified date.
     */
    protected Date getLastModified(final Map<String, Object> dataMap, final ResponseData responseData) {