# Modelos de Parâmetros de Consulta

Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

### Passo 2: crie uma "instância" de `FastAPI`

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[3] *}

Aqui, a variável `app` será uma "instância" da classe `FastAPI`.

Este será o principal ponto de interação para criar toda a sua API.

### Passo 3: crie uma *rota*

#### Rota

"Rota" aqui se refere à última parte da URL, começando do primeiro `/`.

Então, em uma URL como:

```
https://example.com/items/foo

/// tip | Dica

Note que a função de teste é `async def` agora, no lugar de apenas `def` como quando estávamos utilizando o `TestClient` anteriormente.

///

Então podemos criar um `AsyncClient` com a aplicação, e enviar requisições assíncronas para ela utilizando `await`.

{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py hl[9:12] *}

Isso é equivalente a:

```Python
response = client.get('/')

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

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # Faz alguma coisa assíncrona para criar os hambúrgueres
    return burgers
```

...ao invés de `def`:

```Python hl_lines="2"
# Isso não é assíncrono
def get_sequential_burgers(number: int):
    # Faz alguma coisa sequencial para criar os hambúrgueres
    return burgers
```

/// tip | Dica

Integração com outros provedores de autenticação/autorização como Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, etc. é bem possível e relativamente fácil.

O problema mais complexo é criar um provedor de autenticação/autorização como eles, mas o FastAPI dá a você ferramentas para fazer isso facilmente, enquanto faz o trabalho pesado para você.

///

## **FastAPI** utilitários

Para configurá-los, passe o argumento `swagger_ui_parameters` ao criar o objeto de aplicativo `FastAPI()` ou para a função `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` recebe um dicionário com as configurações passadas diretamente para o Swagger UI.

common_parameters --> read_users
```

Assim, você escreve um código compartilhado apenas uma vez e o **FastAPI** se encarrega de chamá-lo em suas *operações de rota*.

/// check | Checando

Perceba que você não precisa criar uma classe especial e enviar a dependência para algum outro lugar em que o **FastAPI** a "registre" ou realize qualquer operação similar.

Você apenas envia para `Depends` e o **FastAPI** sabe como fazer o resto.

///

Já é possível criar aplicativos de produção com **FastAPI** (e provavelmente você já faz isso há algum tempo), apenas precisando ter certeza de usar uma versão que funcione corretamente com o resto do seu código.

## Fixe a sua versão de `fastapi`

Quando você instala o FastAPI, ele vem com um servidor de produção, o Uvicorn, e você pode iniciá-lo com o comando `fastapi run`.

Mas você também pode instalar um servidor ASGI manualmente.

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, ativá-lo e, em seguida, você pode instalar a aplicação do servidor.

Por exemplo, para instalar o Uvicorn:

<div class="termy">

```console