Funciona también como una referencia futura, para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

Todos los bloques de código se pueden copiar y usar directamente (en realidad son archivos Python probados).

Para ejecutar cualquiera de los ejemplos, copia el código en un archivo llamado `main.py`, y ejecuta `uvicorn` de la siguiente manera en tu terminal:

<div class="termy">

```console

* **Rapidez**: Alto rendimiento, a la par con **NodeJS** y **Go** (gracias a Starlette y Pydantic). [Uno de los frameworks de Python más rápidos](#rendimiento).

* **Rápido de programar**: Incrementa la velocidad de desarrollo entre 200% y 300%. *
* **Menos errores**: Reduce los errores humanos (de programador) aproximadamente un 40%. *

...los parámetros de query son:

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Dado que son parte de la URL son strings "naturalmente".

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo arriba, como `int`) son convertidos a ese tipo y son validados con él.

Todo el proceso que aplicaba a los parámetros de path también aplica a los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)

    ```Python hl_lines="3"
    {!> ../../../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"

* los datos de cliente que se envían a través de la red
* los datos enviados por tu programa para ser recibidos por el cliente a través de la red
* el contenido de un archivo en disco para ser leído por el sistema y entregado al programa
* los contenidos que tu programa da al sistema para ser escritos en disco
* una operación relacionada con una API remota

La definición del schema incluye los paths de tu API, los parámetros que podría recibir, etc.

#### "Schema" de datos

El concepto "schema" también se puede referir a la forma de algunos datos, como un contenido en formato JSON.

En ese caso haría referencia a los atributos del JSON, los tipos de datos que tiene, etc.

#### OpenAPI y JSON Schema

O **FastAPI** fará a conversão automática a partir da requisição, assim esse parâmetro `item` receberá seu respectivo conteúdo e o mesmo ocorrerá com `user`.

Ele executará a validação dos dados compostos e irá documentá-los de maneira compatível com o esquema OpenAPI e documentação automática.

## Valores singulares no corpo

    Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.

    Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.

    E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

## Recapitulação

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

E também serão utilizados em cada *função de operação de rota* que utilizá-los:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Suporte do editor de texto:

Isso é trabalho "síncrono", você está "sincronizado" com o caixa / cozinheiro. Você tem que esperar e estar lá no exato momento que o caixa / cozinheiro terminar os hambúrgueres e dá-los a você, ou então, outro alguém pode pegá-los.

Então seu caixa / cozinheiro finalmente volta com seus hambúrgueres, depois de um longo tempo esperando por eles em frente ao balcão.