# Query Parameter Modelleri { #query-parameter-models }

Birbirleriyle ilişkili bir **query parameter** grubunuz varsa, bunları tanımlamak için bir **Pydantic model** oluşturabilirsiniz.

Böylece **modeli yeniden kullanabilir**, **birden fazla yerde** tekrar tekrar kullanabilir ve tüm parametreler için validation (doğrulama) ile metadata’yı tek seferde tanımlayabilirsiniz. 😎

/// note | Not

Bu özellik FastAPI `0.115.0` sürümünden beri desteklenmektedir. 🤓

# Модели Query-Параметров { #query-parameter-models }

Если у вас есть группа связанных **query-параметров**, то вы можете объединить их в одну **Pydantic-модель**.

Это позволит вам **переиспользовать модель** в **разных местах**, устанавливать валидаторы и метаданные, в том числе для сразу всех параметров, в одном месте. 😎

/// note | Заметка

Это поддерживается начиная с версии FastAPI `0.115.0`. 🤓

///

# Header-Parameter-Modelle { #header-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe verwandter **Header-Parameter** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

# Modèles de paramètres d'en-tête { #header-parameter-models }

Si vous avez un groupe de **paramètres d'en-tête** liés, vous pouvez créer un **modèle Pydantic** pour les déclarer.

Cela vous permet de **réutiliser le modèle** à **plusieurs endroits** et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎

/// note | Remarque

Cela est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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# 쿼리 매개변수 모델 { #query-parameter-models }

연관된 **쿼리 매개변수** 그룹이 있다면 이를 선언하기 위해 **Pydantic 모델**을 생성할 수 있습니다.

이렇게 하면 **여러 곳**에서 **모델을 재사용**할 수 있을 뿐만 아니라, 매개변수에 대한 검증 및 메타데이터도 한 번에 선언할 수 있습니다. 😎

/// note | 참고

이 기능은 FastAPI 버전 `0.115.0`부터 지원됩니다. 🤓

///

## Pydantic 모델과 쿼리 매개변수 { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

필요한 **쿼리 매개변수**를 **Pydantic 모델** 안에 선언한 다음, 매개변수를 `Query`로 선언합니다:

# Modèles de paramètres de cookies { #cookie-parameter-models }

Si vous avez un groupe de **cookies** liés, vous pouvez créer un **modèle Pydantic** pour les déclarer. 🍪

Cela vous permet de **réutiliser le modèle** à **plusieurs endroits** et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎

/// note | Remarque

Ceci est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

# クエリパラメータモデル { #query-parameter-models }

もし関連する**複数のクエリパラメータ**から成るグループがあるなら、それらを宣言するために、**Pydanticモデル**を作成できます。

こうすることで、**複数の場所**で**そのモデルを再利用**でき、バリデーションやメタデータを、すべてのパラメータに対して一度に宣言できます。😎

/// note | 備考

この機能は、FastAPIのバージョン `0.115.0` からサポートされています。🤓

///

## Pydanticモデルを使ったクエリパラメータ { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

必要な**クエリパラメータ**を**Pydanticモデル**で宣言し、さらに、そのパラメータを `Query` として宣言しましょう:

TensorFlow
[**models**](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#model) (to
use a term commonly used by machine learning practitioners) are expressed as
programs that TensorFlow executes. TensorFlow programs are encoded as
computation
[**graphs**](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#graph).
Since models are practically programs that TensorFlow executes, using untrusted

              <velocityBasedir>${project.basedir}/../../src/mdo</velocityBasedir>
              <version>2.0.0</version>
              <models>
                <model>src/main/mdo/plugin.mdo</model>
              </models>
              <templates>
                <template>model.vm</template>
              </templates>
              <params>
                <param>packageModelV4=org.apache.maven.api.plugin.descriptor</param>

    response = client.post("/tuple-of-models/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text

    data = [{"x": 1, "y": 2}]
    response = client.post("/tuple-of-models/", json=data)
    assert response.status_code == 422, response.text


def test_tuple_form_valid():
    response = client.post("/tuple-form/", data={"values": ("1", "2")})