Cette même technique s'applique à `Query`, `Cookie` et `Header`. 😎

///

## Déclarer des cookies avec un modèle Pydantic { #cookies-with-a-pydantic-model }

Déclarez les paramètres de **cookie** dont vous avez besoin dans un **modèle Pydantic**, puis déclarez le paramètre comme `Cookie` :

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

///

## Declare atributos do modelo { #declare-model-attributes }

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes Técnicos

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## Déclarer des métadonnées { #declare-metadata }

Vous pouvez déclarer les mêmes paramètres que pour `Query`.

Par exemple, pour déclarer une valeur de métadonnée `title` pour le paramètre de chemin `item_id`, vous pouvez écrire :

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[157] *}

## Declare escopos em *operações de rota* e dependências { #declare-scopes-in-path-operations-and-dependencies }

Agora nós declaramos que a *operação de rota* para `/users/me/items/` exige o escopo `items`.

Para isso, nós importamos e utilizamos `Security` de `fastapi`.

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Paramètres de chemin typés { #path-parameters-with-types }

Vous pouvez déclarer le type d'un paramètre de chemin dans la fonction, en utilisant les annotations de type Python standard :

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

Ici, `item_id` est déclaré comme `int`.

/// check | Vérifications

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

## Importe `Cookie` { #import-cookie }

Primeiro importe `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

Então declare os parâmetros de cookie usando a mesma estrutura que em `Path` e `Query`.

Você pode definir o valor padrão, assim como todas as validações extras ou parâmetros de anotação:

Mais Python a une manière spécifique de déclarer des listes avec des types internes, ou « paramètres de type » :

### Déclarer une `list` avec un paramètre de type { #declare-a-list-with-a-type-parameter }

Pour déclarer des types qui ont des paramètres de type (types internes), comme `list`, `dict`, `tuple`,
passez le(s) type(s) interne(s) comme « paramètres de type » à l'aide de crochets : `[` et `]`

```Python
my_list: list[str]
```

Si te estás preguntando, "AlexNet", "ResNet" y "LeNet" son solo nombres de <dfn title="Técnicamente, arquitecturas de modelos de Deep Learning">modelos</dfn> de Machine Learning.

///

### Declarar un *path parameter* { #declare-a-path-parameter }

Luego crea un *path parameter* con una anotación de tipo usando la clase enum que creaste (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}

///

## Modèles Pydantic pour les formulaires { #pydantic-models-for-forms }

Vous avez simplement besoin de déclarer un **modèle Pydantic** avec les champs que vous souhaitez recevoir comme **champs de formulaire**, puis de déclarer le paramètre comme `Form` :

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}