如果你使用更舊的版本，嘗試使用 `Annotated` 會出錯。

請確保在使用 `Annotated` 前，先[升級 FastAPI 版本](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions)到至少 0.95.1。

///

## 宣告中繼資料 { #declare-metadata }

你可以宣告與 `Query` 相同的所有參數。

例如，若要為路徑參數 `item_id` 宣告 `title` 中繼資料，可以這樣寫：

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}

/// note

路徑參數一定是必填，因為它必須是路徑的一部分。即使你將其宣告為 `None` 或設定預設值，也不會有任何影響，它仍然是必填。

///

Если клиент запросит `http://example.com/items/foo` (`item_id` `"foo"`), то он получит статус-код 200 и ответ в формате JSON:

```JSON
{
  "item": "The Foo Wrestlers"
}
```

Но если клиент запросит `http://example.com/items/bar` (несуществующий `item_id` `"bar"`), то он получит статус-код 404 (ошибка "не найдено") и JSON-ответ в виде:

```JSON
{
  "detail": "Item not found"
}
```

/// tip | Подсказка

from typing import Annotated

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(q: Annotated[str, Query(min_length=3)] = "fixedquery"):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

from pydantic.v1 import BaseModel


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    size: float


class ItemV2(BaseModelV2):
    name: str
    description: str | None = None
    size: float


app = FastAPI()


@app.post("/items/", response_model=ItemV2)
async def create_item(item: Item):

    response = client.put(
        "/items/5",
        json={
            "importance": 2,
            "item": {"name": "Foo", "price": 50.5},
            "user": {"username": "Dave"},
        },
    )
    assert response.status_code == 200
    assert response.json() == {
        "item_id": 5,
        "importance": 2,
        "item": {
            "name": "Foo",
            "price": 50.5,

        assertTrue(result.isPresent());
        assertEquals(testValue, result.get());
    }

    @Test
    public void test_ofNullable_withList() {
        List<String> testValue = Arrays.asList("item1", "item2", "item3");
        OptionalEntity<List<String>> result = OptionalUtil.ofNullable(testValue);

        assertNotNull(result);
        assertTrue(result.isPresent());
        assertEquals(testValue, result.get());

Harías lo mismo para declarar `tuple`s y `set`s:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py310.py hl[1] *}

Esto significa:

* La variable `items_t` es un `tuple` con 3 ítems, un `int`, otro `int`, y un `str`.
* La variable `items_s` es un `set`, y cada uno de sus ítems es del tipo `bytes`.

#### Dict { #dict }

Para definir un `dict`, pasas 2 parámetros de tipo, separados por comas.

///

Isso significa: "a variável `items` é uma `list`, e cada um dos itens desta lista é uma `str`".

Ao fazer isso, seu editor pode fornecer suporte mesmo durante o processamento de itens da lista:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sem tipos, isso é quase impossível de alcançar.

Observe que a variável `item` é um dos elementos da lista `items`.

                        },
                        "summary": "Read Item",
                        "operationId": "read_item_items__item_id__get",
                        "parameters": [
                            {
                                "required": True,
                                "schema": {"title": "Item Id", "type": "string"},
                                "name": "item_id",
                                "in": "path",

from pydantic import BaseModel


class Item(BaseModel):
    id: str
    value: str


app = FastAPI()


@app.get(
    "/items/{item_id}",
    response_model=Item,
    responses={
        200: {
            "content": {"image/png": {}},
            "description": "Return the JSON item or an image.",
        }
    },
)
async def read_item(item_id: str, img: bool | None = None):
    if img: