{
        setupEpg(_epgMap, et -> ((CrawlingInfoParam) et).getCrawlingInfoId(),
                (et, vl) -> ((CrawlingInfoParam) et).setCrawlingInfoId(DfTypeUtil.toString(vl)), "crawlingInfoId");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((CrawlingInfoParam) et).getCreatedTime(),
                (et, vl) -> ((CrawlingInfoParam) et).setCreatedTime(DfTypeUtil.toLong(vl)), "createdTime");

    {
        setupEpg(_epgMap, et -> ((DataConfig) et).getAvailable(), (et, vl) -> ((DataConfig) et).setAvailable(DfTypeUtil.toBoolean(vl)),
                "available");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((DataConfig) et).getBoost(), (et, vl) -> ((DataConfig) et).setBoost(DfTypeUtil.toFloat(vl)), "boost");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((DataConfig) et).getCreatedBy(), (et, vl) -> ((DataConfig) et).setCreatedBy(DfTypeUtil.toString(vl)),

Vous déclarez la forme de la donnée avec des classes et des attributs.

Chaque attribut possède un type.

Puis vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et **Pydantic** validera les valeurs, les convertira dans le type adéquat (si c'est nécessaire et possible) et vous donnera un objet avec toute la donnée.

                (et, vl) -> ((FileAuthentication) et).setPassword(DfTypeUtil.toString(vl)), "password");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((FileAuthentication) et).getPort(),
                (et, vl) -> ((FileAuthentication) et).setPort(DfTypeUtil.toInteger(vl)), "port");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((FileAuthentication) et).getProtocolScheme(),

# 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] *}

    {
        setupEpg(_epgMap, et -> ((JobLog) et).getEndTime(), (et, vl) -> ((JobLog) et).setEndTime(DfTypeUtil.toLong(vl)), "endTime");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((JobLog) et).getJobName(), (et, vl) -> ((JobLog) et).setJobName(DfTypeUtil.toString(vl)), "jobName");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((JobLog) et).getJobStatus(), (et, vl) -> ((JobLog) et).setJobStatus(DfTypeUtil.toString(vl)), "jobStatus");

        setupEpg(_epgMap, et -> ((RelatedContent) et).getSortOrder(),
                (et, vl) -> ((RelatedContent) et).setSortOrder(DfTypeUtil.toInteger(vl)), "sortOrder");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((RelatedContent) et).getTerm(), (et, vl) -> ((RelatedContent) et).setTerm(DfTypeUtil.toString(vl)),
                "term");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((RelatedContent) et).getUpdatedBy(),

---

FastAPI est un framework web moderne et rapide (haute performance) pour la création d'API avec Python, basé sur les annotations de type standard de Python.

Les principales fonctionnalités sont :

* **Rapidité** : De très hautes performances, au niveau de **NodeJS** et **Go** (grâce à Starlette et Pydantic). [L'un des frameworks Python les plus rapides](#performance).

    {
        setupEpg(_epgMap, et -> ((CrawlingInfo) et).getCreatedTime(), (et, vl) -> ((CrawlingInfo) et).setCreatedTime(DfTypeUtil.toLong(vl)),
                "createdTime");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((CrawlingInfo) et).getExpiredTime(), (et, vl) -> ((CrawlingInfo) et).setExpiredTime(DfTypeUtil.toLong(vl)),
                "expiredTime");

        setupEpg(_epgMap, et -> ((FileConfig) et).getCreatedBy(), (et, vl) -> ((FileConfig) et).setCreatedBy(DfTypeUtil.toString(vl)),
                "createdBy");
        setupEpg(_epgMap, et -> ((FileConfig) et).getCreatedTime(), (et, vl) -> ((FileConfig) et).setCreatedTime(DfTypeUtil.toLong(vl)),
                "createdTime");