```

</div>

É isso! Agora você pode acessar sua aplicação nessa URL. ✨

## Recapitulando, passo a passo { #recap-step-by-step }

### Passo 1: importe `FastAPI` { #step-1-import-fastapi }

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001_py310.py hl[1] *}

`FastAPI` é uma classe Python que fornece todas as funcionalidades para sua API.

/// note | Detalhes Técnicos

```Python
from starlette.exceptions import HTTPException as StarletteHTTPException
```

### Reutilize os manipuladores de exceção do **FastAPI** { #reuse-fastapis-exception-handlers }

Se você quer usar a exceção em conjunto com o mesmo manipulador de exceção *default* do **FastAPI**, você pode importar e re-usar esses manipuladores de exceção do `fastapi.exception_handlers`:

            <dependency>
                <groupId>org.junit</groupId>
                <artifactId>bom</artifactId>
                <version>0.1</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

### Créer une classe `Enum` { #create-an-enum-class }

Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et de `Enum`.

En héritant de `str`, la documentation de l'API saura que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc s'afficher correctement.

        assertBuildFileExists(result, PROJECT_NAME, "build-tools-exported/checkstyle.xml");
        assertBuildFileExists(result, PROJECT_NAME, "build-tools-exported/checkstyle_suppressions.xml");

        result = getGradleRunner().withArguments("buildResources", "-s", "-i").build();
        assertTaskUpToDate(result, ":buildResources");
        assertBuildFileExists(result, PROJECT_NAME, "build-tools-exported/checkstyle.xml");

        variable TF_USE_LEGACY_KERAS=1 directly or in your python program by
        import os;os.environ["TF_USE_LEGACY_KERAS"]=1. Please note that this
        will set it for all packages in your Python runtime program

*   1.  Change import of keras from tensorflow as follows
*   import tensorflow.keras as keras and import keras to import tf_keras as
    keras
* **Apple Silicon users:** If you previously installed TensorFlow using

# Parâmetros de Cookie { #cookie-parameters }

Você pode definir parâmetros de Cookie da mesma maneira que define parâmetros com `Query` e `Path`.

## Importe `Cookie` { #import-cookie }

Primeiro importe `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

Então declare os parâmetros de cookie usando a mesma estrutura que em `Path` e `Query`.

Mais en utilisant `Security` au lieu de `Depends`, **FastAPI** saura qu’il peut déclarer des scopes de sécurité, les utiliser en interne et documenter l’API avec OpenAPI.

Cependant, lorsque vous importez `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` et d’autres depuis `fastapi`, ce sont en fait des fonctions qui renvoient des classes spéciales.

///

## Utiliser `SecurityScopes` { #use-securityscopes }

///

## Transmitir SSE com FastAPI { #stream-sse-with-fastapi }

Para transmitir SSE com FastAPI, use `yield` na sua função de operação de rota e defina `response_class=EventSourceResponse`.

Importe `EventSourceResponse` de `fastapi.sse`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}

Cada item produzido é codificado como JSON e enviado no campo `data:` de um evento SSE.

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md), ativá-lo e então instalá-lo, por exemplo:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

## Importe `Form` { #import-form }

Importe `Form` de `fastapi`:

{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Defina parâmetros de `Form` { #define-form-parameters }