"msg": "Extra inputs are not permitted",
            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## まとめ

**FastAPI**では、**クエリパラメータ**を宣言するために、**Pydanticモデル**を使用できます。😎

/// tip | 豆知識

ネタバレ注意: Pydanticモデルはクッキーやヘッダーの宣言にも使用できますが、その内容については後のチュートリアルで学びます。🤫

# Cookie 参数模型

如果您有一组相关的 **cookie**，您可以创建一个 **Pydantic 模型**来声明它们。🍪

这将允许您在**多个地方**能够**重用模型**，并且可以一次性声明所有参数的验证方式和元数据。😎

/// note

自 FastAPI 版本 `0.115.0` 起支持此功能。🤓

///

/// tip

此技术同样适用于 `Query` 、 `Cookie` 和 `Header` 。😎

///

## 带有 Pydantic 模型的 Cookie

在 **Pydantic** 模型中声明所需的 **cookie** 参数，然后将参数声明为 `Cookie` ：

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

`Depends()`로 된 `list`이어야합니다:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *}

이러한 의존성들은 기존 의존성들과 같은 방식으로 실행/해결됩니다. 그러나 값은 (무엇이든 반환한다면) *경로 작동 함수*에 제공되지 않습니다.

/// tip | 팁

일부 편집기에서는 사용되지 않는 함수 매개변수를 검사하고 오류로 표시합니다.

*경로 작동 데코레이터*에서 `dependencies`를 사용하면 편집기/도구 오류를 피하며 실행되도록 할 수 있습니다.

또한 코드에서 사용되지 않는 매개변수를 보고 불필요하다고 생각할 수 있는 새로운 개발자의 혼란을 방지하는데 도움이 될 수 있습니다.

///

部署 FastAPI 应用程序时，常见的方法是构建 **Linux 容器镜像**。 通常使用 <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a> 完成。 然后，你可以通过几种可能的方式之一部署该容器镜像。

使用 Linux 容器有几个优点，包括**安全性**、**可复制性**、**简单性**等。

/// tip

赶时间并且已经知道这些东西了？ 跳转到下面的 [`Dockerfile` 👇](#fastapi-docker_1)。

///

<details>
<summary>Dockerfile Preview 👀</summary>

```Dockerfile
FROM python:3.9

WORKDIR /code

이를 위해 [Response를 직접 반환하기](response-directly.md){.internal-link target=_blank}에서 설명한 대로 응답을 생성할 수 있습니다.

그런 다음 쿠키를 설정하고 반환하면 됩니다:
{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}
/// tip

`Response` 매개변수를 사용하지 않고 응답을 직접 반환하는 경우, FastAPI는 이를 직접 반환한다는 점에 유의하세요.

따라서 데이터가 올바른 유형인지 확인해야 합니다. 예: `JSONResponse`를 반환하는 경우, JSON과 호환되는지 확인하세요.

또한 `response_model`로 걸러져야 할 데이터가 전달되지 않도록 확인하세요.

///

Estas dependencias serán ejecutadas/resueltas de la misma manera que las dependencias normales. Pero su valor (si devuelven alguno) no será pasado a tu *path operation function*.

/// tip | Consejo

Algunos editores revisan los parámetros de función no usados y los muestran como errores.

And then, right after the `yield`, we unload the model. This code will be executed **after** the application **finishes handling requests**, right before the *shutdown*. This could, for example, release resources like memory or a GPU.

/// tip

The `shutdown` would happen when you are **stopping** the application.

Maybe you need to start a new version, or you just got tired of running it. 🤷

///

### Lifespan function { #lifespan-function }

/// tip | Dica

O `shutdown` aconteceria quando você estivesse **encerrando** a aplicação.

Talvez você precise iniciar uma nova versão, ou apenas cansou de executá-la. 🤷

///

### Função lifespan { #lifespan-function }

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial004_an_py310.py hl[4,18] *}

### Migra por pasos { #migrate-in-steps }

/// tip | Consejo

Primero prueba con `bump-pydantic`; si tus tests pasan y eso funciona, entonces terminaste con un solo comando. ✨

///

      <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> tip </font></span>  Running in development mode, for production use:
             <b>fastapi run</b>

             Logs: