Pero una variable como `user-agent` es inválida en Python.

Así que, por defecto, `Header` convertirá los caracteres de los nombres de los parámetros de guion bajo (`_`) a guion (`-`) para extraer y documentar los headers.

Además, los headers HTTP no diferencian entre mayúsculas y minúsculas, por lo que los puedes declarar con el estilo estándar de Python (también conocido como "snake_case").

De esa manera, pude encontrar las mejores maneras de reducir la duplicación de código tanto como fuera posible, para tener autocompletado en todas partes, chequeos de tipos y errores, etc.

Puedes definir parámetros de Cookie de la misma manera que defines los parámetros `Query` y `Path`.

## Importar `Cookie` { #import-cookie }

Primero importa `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declarar parámetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

No importa para **FastAPI**. Detectará los parámetros por sus nombres, tipos y declaraciones por defecto (`Query`, `Path`, etc.), no le importa el orden.

Así que puedes declarar tu función como:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_py39.py hl[7] *}

Lo que **FastAPI** realmente comprueba es que sea un "callable" (función, clase o cualquier otra cosa) y los parámetros definidos.

Si pasas un "callable" como dependencia en **FastAPI**, analizará los parámetros de ese "callable", y los procesará de la misma manera que los parámetros de una *path operation function*. Incluyendo sub-dependencias.

Eso también se aplica a los callables sin parámetros. Igual que sería para *path operation functions* sin parámetros.

Con solo esa declaración de tipo en Python, **FastAPI** hará lo siguiente:

* Leer el body del request como JSON.
* Convertir los tipos correspondientes (si es necesario).
* Validar los datos.
    * Si los datos son inválidos, devolverá un error claro e indicado, señalando exactamente dónde y qué fue lo incorrecto.
* Proporcionar los datos recibidos en el parámetro `item`.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

///

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** **extraerá** los datos para **cada campo** de los **parámetros query** en el request y te proporcionará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

Puedes ver los parámetros query en la UI de documentación en `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

Pero FastAPI (en realidad Starlette) proporciona una forma más simple de hacerlo que asegura que los middlewares internos manejen errores del servidor y los controladores de excepciones personalizadas funcionen correctamente.

Para eso, usas `app.add_middleware()` (como en el ejemplo para CORS).

```Python
from fastapi import FastAPI

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Ten en cuenta que los dataclasses no pueden hacer todo lo que los modelos de Pydantic pueden hacer.

Así que, podrías necesitar seguir usando modelos de Pydantic.