# Paramètres de chemin et validations numériques

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

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

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

**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que tous les paramètres de type `BackgroundTasks` soient fusionnés et que les tâches soient exécutées en arrière-plan :

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *}

* Même les dépendances peuvent avoir des dépendances, créant une hiérarchie ou un **"graph" de dépendances**
* Tout est **automatiquement géré** par le framework
* Toutes les dépendances peuvent exiger des données d'une requêtes et **Augmenter les contraintes d'un path operation** et de la documentation automatique.

Et nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :

```Python hl_lines="26-33"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py!}
```

/// tip | "Astuce"

Ici, nous réutilisons le même modèle Pydantic.

### Concurrence et Burgers

L'idée de code **asynchrone** décrite ci-dessus est parfois aussi appelée **"concurrence"**. Ce qui est différent du **"parallélisme"**.

La **concurrence** et le **parallélisme** sont tous deux liés à l'idée de "différentes choses arrivant plus ou moins au même moment".

        final JvmStats jvmStats = JvmStats.jvmStats();
        final Mem mem = jvmStats.getMem();
        buf.append("\"memory\":{");
        buf.append("\"heap\":{");
        append(buf, "used", () -> mem.getHeapUsed().getBytes()).append(',');
        append(buf, "committed", () -> mem.getHeapCommitted().getBytes()).append(',');
        append(buf, "max", () -> mem.getHeapMax().getBytes()).append(',');

    * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par nous-même. Le résultat serait donc le même dans les deux cas mais du travail supplémentaire serait à réaliser avec Starlette, surtout en considérant que la validation des données et la sérialisation représentent la plus grande quantité de code à écrire dans une application....

        final Mem mem = jvmStats.getMem();
        final JvmMemoryObj jvmMemoryObj = new JvmMemoryObj();
        jvmObj.memory = jvmMemoryObj;
        final JvmMemoryHeapObj jvmMemoryHeapObj = new JvmMemoryHeapObj();
        jvmMemoryObj.heap = jvmMemoryHeapObj;
        jvmMemoryHeapObj.used = mem.getHeapUsed().getBytes();
        jvmMemoryHeapObj.committed = mem.getHeapCommitted().getBytes();

"Notez que, bien que nous ayons déclaré le paramètre `item` de la même manière que précédemment, il est maintenant associé à la clé `item` dans le corps de la requête."`.

///

**FastAPI** effectue la conversion de la requête de façon transparente, de sorte que les objets `item` et `user` se trouvent correctement définis.

Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.

Les captures d'écrans précédentes ont été prises sur <a href="https://code.visualstudio.com" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>.