E todas elas usarão a mesma conexão WebSocket.

## Usando `Depends` e outros

Nos endpoints WebSocket você pode importar do `fastapi` e usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Eles funcionam da mesma forma que para outros endpoints FastAPI/*operações de rota*:

{*../../docs_src/websockets/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82]*}

    * Entendre quand je fais des annonces ou que je lance de nouveaux outils.
* <a href="https://www.linkedin.com/in/tiangolo/" class="external-link" target="_blank">Vous connectez à moi sur **LinkedIn**</a>.
    * Etre notifié quand je fais des annonces ou que je lance de nouveaux outils (bien que j'utilise plus souvent Twitter 🤷‍♂).

E, por exemplo, você provavelmente verá que há vários processos executando o mesmo programa de navegador (Firefox, Chrome, Edge, etc.). Eles normalmente executam um processo por aba, além de alguns outros processos extras.

<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

---

Agora que sabemos a diferença entre os termos **processo** e **programa**, vamos continuar falando sobre implantações.

entre
cuando
muy
sin
sobre
también
me
hasta
hay
donde
quien
desde
todo
nos
durante
todos
uno
les
ni
contra
otros
ese
eso
ante
ellos
e
esto
mí
antes
algunos
qué
unos
yo
otro
otras
otra
él
tanto
esa
estos
mucho
quienes
nada
muchos
cual
poco
ella
estar
estas
algunas
algo
nosotros
mi
mis
tú

# Parâmetros de Consulta

Quando você declara outros parâmetros na função que não fazem parte dos parâmetros da rota, esses parâmetros são automaticamente interpretados como parâmetros de "consulta".

```Python hl_lines="9"
{!../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

A consulta é o conjunto de pares chave-valor que vai depois de `?` na URL, separado pelo caractere `&`.

Por exemplo, na URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10

    * Essa descoberta automática é o que é definido na especificação OpenID Connect.


/// tip | "Dica"

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

En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).

Plus le problème résolu par un outil est simple, mieux seront les performances obtenues. Et la plupart des tests de performance ne prennent pas en compte les fonctionnalités additionnelles fournies par les outils.

La hiérarchie est la suivante :

# Tipos de dados extras

Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.

E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:

* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.

```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002.py!}
```

////

Se o cliente tentar enviar alguns **cookies extras**, eles receberão um retorno de **erro**.

Coitados dos banners de cookies com todo o seu esforço para obter o seu consentimento para a <abbr title="Isso é uma outra piada. Não preste atenção em mim. Beba um café com o seu cookie. ☕">API rejeitá-lo</abbr>. 🍪

**FastAPI** n'existerait pas sans le travail antérieur d'autres personnes.

Il y a eu de nombreux outils créés auparavant qui ont contribué à inspirer sa création.

J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de résoudre toutes les fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.