# Body - Paramètres multiples

Maintenant que nous avons vu comment manipuler `Path` et `Query`, voyons comment faire pour le corps d'une requête, communément désigné par le terme anglais "body".

## Mélanger les paramètres `Path`, `Query` et body

Tout d'abord, sachez que vous pouvez mélanger les déclarations des paramètres `Path`, `Query` et body, **FastAPI** saura quoi faire.

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[27] *}

/// info | Информация

`Body` также имеет все те же дополнительные параметры валидации и метаданных, как у `Query`,`Path` и других, которые вы увидите позже.

///

## Добавление одного body-параметра

Предположим, у вас есть только один body-параметр `item` из Pydantic модели `Item`.

По умолчанию, **FastAPI** ожидает получить тело запроса напрямую.

복합 데이터의 검증을 수행하고 OpenAPI 스키마 및 자동 문서를 문서화합니다.

## 본문 내의 단일 값

쿼리 및 경로 매개변수에 대한 추가 데이터를 정의하는 `Query`와 `Path`와 같이, **FastAPI**는 동등한 `Body`를 제공합니다.

예를 들어 이전의 모델을 확장하면, `item`과 `user`와 동일한 본문에 또 다른 `importance`라는 키를 갖도록 할 수있습니다.

단일 값을 그대로 선언한다면, **FastAPI**는 쿼리 매개변수로 가정할 것입니다.

하지만, **FastAPI**의 `Body`를 사용해 다른 본문 키로 처리하도록 제어할 수 있습니다:


{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003.py hl[23] *}

/// info | 情報

`Body`もまた、後述する `Query` や `Path` などと同様に、すべての検証パラメータとメタデータパラメータを持っています。

///

## 単一のボディパラメータの埋め込み

Pydanticモデル`Item`のボディパラメータ`item`を1つだけ持っているとしましょう。

デフォルトでは、**FastAPI**はそのボディを直接期待します。

しかし、追加のボディパラメータを宣言したときのように、キー `item` を持つ JSON とその中のモデルの内容を期待したい場合は、特別な `Body` パラメータ `embed` を使うことができます:

```Python
item: Item = Body(..., embed=True)
```

以下において:

## Soporte de editor en todas partes

Y obtienes soporte de editor en todas partes.

Incluso para elementos dentro de listas:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

No podrías obtener este tipo de soporte de editor si estuvieras trabajando directamente con `dict` en lugar de modelos Pydantic.

以下のように:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}

## あらゆる場所でのエディタサポート

エディタのサポートもどこでも受けることができます。

以下のようにリストの中の項目でも:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Pydanticモデルではなく、`dict`を直接使用している場合はこのようなエディタのサポートは得られません。

しかし、それらについて心配する必要はありません。入力された辞書は自動的に変換され、出力も自動的にJSONに変換されます。

## 任意の`dict`のボディ

        final EditBody body = new EditBody();
        body.id = entity.getId();
        body.dictId = dictId;
        body.token = entity.getToken();
        body.reading = entity.getReading();
        body.pos = entity.getPos();
        body.segmentation = entity.getSegmentation();
        return body;
    }

     * @param body create request payload
     * @return JSON response containing creation result and new entry ID
     */
    // POST /api/admin/dict/protwords/setting/{dictId}
    @Execute
    public JsonResponse<ApiResult> post$setting(final String dictId, final CreateBody body) {
        body.dictId = dictId;
        validateApi(body, messages -> {});
        body.crudMode = CrudMode.CREATE;

        response.trailers()
      }
    }
  }

  private fun MockResponse.Builder.body(
    protocol: Protocol,
    body: String,
  ) = apply {
    when (protocol) {
      Protocol.HTTP_1_1 -> chunkedBody(body, 1024) // Force multiple chunks.
      else -> body(body)
    }
  }

  private fun enableProtocol(protocol: Protocol) {
    if (protocol == Protocol.HTTP_2) {

          }.buffer()
        }
      }
    assertThat(body.source().readUtf8()).isEqualTo("hello")
    body.close()
  }

  @Test
  fun unicodeText() {
    val text = "eile oli oliiviõli"
    val body = text.toResponseBody()
    assertThat(body.string()).isEqualTo(text)
  }

  @Test
  fun unicodeTextWithCharset() {
    val text = "eile oli oliiviõli"
    val body = text.toResponseBody("text/plain; charset=UTF-8".toMediaType())