read_query["/items/"]

query_extractor --> query_or_cookie_extractor --> read_query
```

## Utilizando a mesma dependência múltiplas vezes

Se uma de suas dependências é declarada várias vezes para a mesma *operação de rota*, por exemplo, múltiplas dependências com uma mesma subdependência, o **FastAPI** irá chamar essa subdependência uma única vez para cada requisição.

# Parâmetros de Cookie

Você pode definir parâmetros de Cookie da mesma maneira que define paramêtros com `Query` e `Path`.

## Importe `Cookie`

Primeiro importe `Cookie`:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="3"
{!> ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="3"
{!> ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py39.py!}
```

////

```Python hl_lines="11-14"
{!../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | "Detalhes técnicos"

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

{!../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py!}
```

## Defina parâmetros de `File` e `Form`

Crie parâmetros de arquivo e formulário da mesma forma que você faria para `Body` ou `Query`:

```Python hl_lines="8"
{!../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001.py!}
```

Os arquivos e campos de formulário serão carregados como dados de formulário e você receberá os arquivos e campos de formulário.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

    * Caso você não utilize o FastAPI e faz uso do Starlette diretamente (ou outra ferramenta, como o Sanic, Flask, Responder, etc) você mesmo teria que implementar toda a validação de dados e serialização. Então, a sua aplicação final ainda teria a mesma sobrecarga caso estivesse usando o FastAPI. E em muitos casos, validação de dados e serialização é a maior parte do código escrito em aplicações.

Utilize a versão com `Annotated` se possível

///

```Python hl_lines="17"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
```

////

Essas dependências serão executadas/resolvidas da mesma forma que dependências comuns. Mas o valor delas (se existir algum) não será passado para a sua *função de operação de rota*.

/// tip | "Dica"

# Parâmetros de Cabeçalho

Você pode definir parâmetros de Cabeçalho da mesma maneira que define paramêtros com `Query`, `Path` e `Cookie`.

## importe `Header`

Primeiro importe `Header`:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1"
{!> ../../docs_src/header_params/tutorial001_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="3"
{!> ../../docs_src/header_params/tutorial001.py!}
```

////

    * Então, ao utilizar o FastAPI você estará economizando tempo de desenvolvimento, evitará _bugs_, linhas de código, e você provavelmente terá a mesma performance (ou melhor) do que não utilizá-lo (já que você teria que implementar tudo isso em...

/// info | Informação

O parâmetro `summary` está disponível no OpenAPI 3.1.0 e superior, suportado pelo FastAPI 0.99.0 e superior.

///

## Sobrescrevendo os padrões

Com as informações acima, você pode usar a mesma função utilitária para gerar o esquema OpenAPI e sobrescrever cada parte que precisar.