{!> ../../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py!}
    ```

## Declarar parámetros de `Cookie`

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

El primer valor es el valor por defecto, puedes pasar todos los parámetros adicionales de validación o anotación:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

Cuando creas una *operación de path* normalmente puedes devolver cualquier dato: un `dict`, una `list`, un modelo Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

* Tecniche più avanzate (ma ugualmente semplici) per dichiarare **modelli JSON altamente nidificati** (grazie a Pydantic).
* E altre funzionalità (grazie a Starlette) come:
    * **WebSockets**
    * **GraphQL**
    * test molto facili basati su `requests` e `pytest`
    * **CORS**
    * **Cookie Sessions**
    * ...e altro ancora.

{!../../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

### Interpolação de Valores no Template

No código HTML que contém:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

...aparecerá o `id` obtido do "context" `dict` que você passou:

```Python
{"id": id}
```

Por exemplo, dado um ID de valor `42`, aparecerá:

```html
Item ID: 42
```

### Argumentos do `url_for`

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

Nesse caso, a função de manipulação de evento `startup` irá inicializar os itens do "banco de dados" (só um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais que uma função de manipulação de evento.

E sua aplicação não irá começar a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos de `startup` sejam concluídos.

Si vous utilisez des bibliothèques tierces qui nécessitent d'être appelées avec `await`, telles que :

```Python
results = await some_library()
```
Alors, déclarez vos *fonctions de chemins* avec `async def` comme ceci :

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

!!! note

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**
* **Visão do Computador**: uma imagem é composta por milhões de pixels, cada pixel tem 3 valores (cores, processamento que normalmente exige alguma computação em todos esses pixels ao mesmo tempo)

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`.

Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

* `bytes`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Tipos con sub-tipos

Existen algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Los valores internos pueden tener su propio tipo también.

Para declarar esos tipos y sub-tipos puedes usar el módulo estándar de Python `typing`.

{!../../../docs_src/python_types/tutorial009.py!}
```

Utiliser `Optional[str]` plutôt que `str` permettra à l'éditeur de vous aider à détecter les erreurs où vous supposeriez qu'une valeur est toujours de type `str`, alors qu'elle pourrait aussi être `None`.

#### Types génériques

Les types qui peuvent contenir des paramètres de types entre crochets, comme :

* `List`
* `Tuple`
* `Set`
* `Dict`
* `Optional`