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 }

### Renovação de Certificados { #certificate-renewal }

Em algum momento futuro, cada certificado irá expirar (aproximadamente 3 meses após a aquisição).

E então, haverá outro programa (em alguns casos pode ser o próprio Proxy de Terminação TLS) que irá interagir com o Let's Encrypt e renovar o(s) certificado(s).

<img src="/img/deployment/https/https.drawio.svg">

/// tip | Consejo

Al añadir `standard`, Uvicorn instalará y usará algunas dependencias adicionales recomendadas.

Eso incluye `uvloop`, el reemplazo de alto rendimiento para `asyncio`, que proporciona un gran impulso de rendimiento en concurrencia.

Cuando instalas FastAPI con algo como `pip install "fastapi[standard]"` ya obtienes `uvicorn[standard]` también.

///

O OAuth2 foi projetado para que o backend ou a API pudesse ser independente do servidor que autentica o usuário.

Mas, neste caso, a mesma aplicação **FastAPI** irá lidar com a API e com a autenticação.

Então, vamos rever de um ponto de vista simplificado:

* O usuário digita o `username` e o `password` no frontend e pressiona `Enter`.

Por eso, declaramos la función manejadora del evento con `def` estándar en vez de `async def`.

///

### `startup` y `shutdown` juntos { #startup-and-shutdown-together }

Hay una gran posibilidad de que la lógica para tu *startup* y *shutdown* esté conectada, podrías querer iniciar algo y luego finalizarlo, adquirir un recurso y luego liberarlo, etc.

/**
 * Test for {@link WrappingExecutorService}
 *
 * @author Chris Nokleberg
 */
@NullUnmarked
public class WrappingExecutorServiceTest extends TestCase {
  private static final String RESULT_VALUE = "ran";

  // Uninteresting delegations
  public void testDelegations() throws InterruptedException {
    MockExecutor mock = new MockExecutor();
    TestExecutor testExecutor = new TestExecutor(mock);

Quando um **contêiner** é iniciado, ele irá rodar esse comando/programa (embora você possa sobrescrevê-lo e fazer com que ele rode um comando/programa diferente).

Um contêiner está rodando enquanto o **processo principal** (comando ou programa) estiver rodando.

    'full_name': None,
}
```

#### Desembrulhando um `dict` { #unpacking-a-dict }

Se tomarmos um `dict` como `user_dict` e passarmos para uma função (ou classe) com `**user_dict`, o Python irá "desembrulhá-lo". Ele passará as chaves e valores do `user_dict` diretamente como argumentos chave-valor.

Então, continuando com o `user_dict` acima, escrevendo:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

            currentThread.name = task.name
            val delayNanos =
              logger.logElapsed(task, task.queue!!) {
                task.runOnce()
              }

            // A task ran successfully. Update the execution state and take the next task.
            task = withLock {
              afterRun(task, delayNanos, true)
              awaitTaskToRun()
            } ?: return
          }

* `read(size)`: Lê `size` (`int`) bytes/caracteres do arquivo.
* `seek(offset)`: Vai para o byte na posição `offset` (`int`) no arquivo.
    * Por exemplo, `await myfile.seek(0)` irá para o início do arquivo.
    * Isso é especialmente útil se você executar `await myfile.read()` uma vez e precisar ler o conteúdo novamente.
* `close()`: Fecha o arquivo.