from typing import Annotated

    from fastapi import FastAPI, Path

    app = FastAPI()


    @app.get("/items/{item_id}")
    async def read_items(
        item_id: Annotated[int, Path(title="The ID of the item to get")],
    ):
        return {"item_id": item_id}
    ```
    """
    return params.Path(
        default=default,
        default_factory=default_factory,
        alias=alias,

    ]
    field_mapping, definitions = schema_generator.generate_definitions(inputs=inputs)
    for item_def in cast(dict[str, dict[str, Any]], definitions).values():
        if "description" in item_def:
            item_description = cast(str, item_def["description"]).split("\f")[0]
            item_def["description"] = item_description
    new_mapping, new_definitions = _remap_definitions_and_field_mappings(

async def read_users_me(current_user: User = Depends(get_current_active_user)):
    return current_user


@app.get("/users/me/items/")
async def read_own_items(
    current_user: User = Security(get_current_active_user, scopes=["items"]),
):
    return [{"item_id": "Foo", "owner": current_user.username}]


@app.get("/status/")
async def read_system_status(current_user: User = Depends(get_current_user)):

    assert response.status_code == 422
    assert response.json() == {
        "detail": [
            {
                "type": "int_parsing",
                "loc": ["path", "item_id"],
                "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
                "input": "foobar",
            }
        ]
    }


def test_path_int_True():

        from pydantic import BaseModel

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

        app = FastAPI()

        @app.put("/items/{item_id}")
        def replace_item(item_id: str, item: Item):
            return {"message": "Item replaced", "id": item_id}
        ```
        """
        return self.router.put(

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Agora, no mesmo diretório do projeto, crie um arquivo `Dockerfile` com:

```{ .dockerfile .annotate }

/// tip | 豆知識

角括弧内の内部の型は「型パラメータ」と呼ばれています。

この場合、`str`は`List`に渡される型パラメータです。

///

つまり: 変数`items`は`list`であり、このリストの各項目は`str`です。

そうすることで、エディタはリストの項目を処理している間にもサポートを提供できます。

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/python-types/image05.png">

タイプがなければ、それはほぼ不可能です。

変数`item`はリスト`items`の要素の一つであることに注意してください。

それでも、エディタはそれが`str`であることを知っていて、そのためのサポートを提供しています。

#### `Tuple` と `Set`

///

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`.

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

{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.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.

///

## Оголошення метаданих

Ви можете оголошувати всі ті ж параметри, що і для `Query`.

Наприклад, щоб оголосити значення метаданих `title` для параметра шляху `item_id`, Ви можете написати:

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

/// note | Примітка