# Parámetros de query

Cuando declaras otros parámetros de la función que no hacen parte de los parámetros de path estos se interpretan automáticamente como parámetros de "query".

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

El query es el conjunto de pares de key-value que van después del `?` en la URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Mesmo para itens dentro de listas:

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

Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando diretamente com `dict` em vez de modelos Pydantic.

Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.

## Corpos de `dict`s arbitrários

Por usá-los, você pode ter vantagens de todas essas ferramentas baseadas nos padrões, incluindo os sistemas de documentação interativa.

OpenAPI define os seguintes esquemas de segurança:

* `apiKey`: uma chave específica de aplicação que pode vir de:
    * Um parâmetro query.
    * Um header.
    * Um cookie.
* `http`: padrão HTTP de sistemas autenticação, incluindo:

Maintenant, du point de vue d'un développeur, voici plusieurs choses à avoir en tête en pensant au HTTPS :

* Pour le HTTPS, le serveur a besoin de "certificats" générés par une tierce partie.
    * Ces certificats sont en fait acquis auprès de la tierce partie, et non "générés".
* Les certificats ont une durée de vie.
    * Ils expirent.
    * Puis ils doivent être renouvelés et acquis à nouveau auprès de la tierce partie.

```

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Los keys de este `dict` son de tipo `str` (Digamos que son el nombre de cada ítem).
    * Los valores de este `dict` son de tipo `float` (Digamos que son el precio de cada ítem).

### Clases como tipos

También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.

Digamos que tienes una clase `Person`con un nombre:

```Python hl_lines="1-3"

    "importance": 5
}
```

Mais uma vez, ele converterá os tipos de dados, validar, documentar, etc.

## Múltiplos parâmetros de corpo e consulta

Obviamente, você também pode declarar parâmetros de consulta assim que você precisar, de modo adicional a quaisquer parâmetros de corpo.

Dado que, por padrão, valores singulares são interpretados como parâmetros de consulta, você não precisa explicitamente adicionar uma `Query`, você pode somente:

Dentro de sua _função de operação de caminho_, passe sua função de tarefa para o objeto _tarefas em segundo plano_ com o método `.add_task()`:

```Python hl_lines="14"
{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

`.add_task()` recebe como argumentos:

- Uma função de tarefa a ser executada em segundo plano (`write_notification`).

!!! info "Detalhes técnicos"
	**FastAPI** saberá que pode usar a classe `OAuth2PasswordBearer` (declarada na dependência) para definir o esquema de segurança na OpenAPI porque herda de `fastapi.security.oauth2.OAuth2`, que por sua vez herda de `fastapi.security.base.Securitybase`.

## Suporte do editor de texto:

No seu editor de texto, dentro da função você receberá dicas de tipos e completação em todo lugar (isso não aconteceria se você recebesse um `dict` em vez de um modelo Pydantic):

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

Você também poderá receber verificações de erros para operações de tipos incorretas:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

## Tests de performance et rapidité

Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.

En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).