# Geral - Como Fazer - Receitas { #general-how-to-recipes }

Aqui estão vários links para outros locais na documentação, para perguntas gerais ou frequentes

## Filtro de dados- Segurança { #filter-data-security }

Para assegurar que você não vai retornar mais dados do que deveria, leia a seção [Tutorial - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

Declare o parâmetro de **cookie** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e depois declare o parâmetro como um `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

O **FastAPI** irá **extrair** os dados para **cada campo** dos **cookies** recebidos na requisição e lhe fornecer o modelo Pydantic que você definiu.

## Verifique a Documentação { #check-the-docs }

Você pode ver os cookies definidos na IU da documentação em `/docs`:

Você verá exemplos disso nos próximos capítulos, acerca de bancos de dados relacionais e NoSQL, segurança, etc.

## Compatibilidade do **FastAPI** { #fastapi-compatibility }

A simplicidade do sistema de injeção de dependência do **FastAPI** faz ele compatível com:

* todos os bancos de dados relacionais
* bancos de dados NoSQL
* pacotes externos
* APIs externas
* sistemas de autenticação e autorização

Você pode sobrescrever esses manipuladores de exceção com os seus próprios manipuladores.

### Sobrescreva exceções de validação da requisição { #override-request-validation-exceptions }

Quando a requisição contém dados inválidos, **FastAPI** internamente lança para o `RequestValidationError`.

Declare os **parâmetros de consulta** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Query`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.


## Verifique os Documentos { #check-the-docs }

Isso pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda a aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, um pool de conexões com o banco de dados ou o carregamento de um modelo de machine learning compartilhado.

## Caso de uso { #use-case }

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

Em muitos casos, sua aplicação pode precisar de configurações externas, por exemplo chaves secretas, credenciais de banco de dados, credenciais para serviços de e-mail, etc.

A maioria dessas configurações é variável (pode mudar), como URLs de banco de dados. E muitas podem ser sensíveis, como segredos.

Por esse motivo, é comum fornecê-las em variáveis de ambiente lidas pela aplicação.

/// tip | Dica

    * Arquivos.
* <abbr title="também conhecido como: serialização, parsing, marshalling">Conversão</abbr> de dados de saída de tipos e dados Python para dados de rede (como JSON):
    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.

* Um parâmetro de consulta `q` opcional do tipo `str`.
* Um parâmetro de consulta `skip` do tipo `int`, com valor padrão `0`.
* Um parâmetro de consulta `limit` do tipo `int`, com valor padrão `100`.

Os dados serão convertidos, validados, documentados no esquema da OpenAPI e etc nos dois casos.

## Utilizando { #use-it }

Agora você pode declarar sua dependência utilizando essa classe.