Se você declarar o tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`, o FastAPI o usará para validar, documentar e serializar os dados com o Pydantic.

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[10:12,23] *}

/// tip | Dica

Como o Pydantic fará a serialização no lado em **Rust**, você terá um desempenho muito maior do que se não declarar um tipo de retorno.

///

Você também pode transmitir vídeo ou áudio desta forma; pode até ser gerado enquanto você processa e envia.

## Um `StreamingResponse` com `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

Se você declarar `response_class=StreamingResponse` na sua função de operação de rota, você pode usar `yield` para enviar cada bloco de dados em sequência.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

ps-of-path-operations }

Más adelante, al leer sobre cómo estructurar aplicaciones más grandes ([Aplicaciones Más Grandes - Múltiples Archivos](../../tutorial/bigger-applications.md)), posiblemente con múltiples archivos, aprenderás cómo declarar un solo parámetro de `dependencies` para un grupo de *path operations*....

path-operations }

Mais para a frente, quando você ler sobre como estruturar aplicações maiores ([Aplicações Maiores - Múltiplos Arquivos](../../tutorial/bigger-applications.md)), possivelmente com múltiplos arquivos, você irá aprender a declarar um único parâmetro `dependencies` para um conjunto de *operações de rota*....

Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Centrémonos en los parámetros declarados:

* Aunque esta función es una dependencia ("dependable") en sí misma, también declara otra dependencia (depende de algo más).

## 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`.

Você pode definir o valor padrão, assim como todas as validações extras ou parâmetros de anotação:

Además, antes de eso, en versiones anteriores, el objeto `request` se pasaba como parte de los pares clave-valor en el contexto para Jinja2.

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/// tip | Consejo

Al declarar `response_class=HTMLResponse`, la interfaz de usuario de la documentación podrá saber que el response será HTML.

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/// note | Detalles técnicos

Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.

Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[1,3] title["app/routers/users.py"] *}

### *Operações de Rota* com `APIRouter` { #path-operations-with-apirouter }

E então você o utiliza para declarar suas *operações de rota*.

Utilize-o da mesma maneira que utilizaria a classe `FastAPI`:

{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}

Usa base64 solo si definitivamente necesitas incluir datos binarios en JSON y no puedes usar archivos para eso.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

Puedes declarar un modelo de Pydantic con campos `bytes`, y luego usar `val_json_bytes` en la configuración del modelo para indicarle que use base64 para validar datos JSON de entrada; como parte de esa validación decodificará el string base64 en bytes.