```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Tipos genéricos com parâmetros de tipo

Existem algumas estruturas de dados que podem conter outros valores, como `dict`, `list`, `set` e `tuple`. E os valores internos também podem ter seu próprio tipo.

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`.

Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! info
    `**second_user_data` quer dizer:

    Passe as chaves e valores do dicionário `second_user_data` diretamente como argumentos chave-valor, equivalente a: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

### Suporte de editores

* `bytes`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial005.py!}
```

### Tipos con sub-tipos

Existen algunas estructuras de datos que pueden contener otros valores, como `dict`, `list`, `set` y `tuple`. Los valores internos pueden tener su propio tipo también.

Para declarar esos tipos y sub-tipos puedes usar el módulo estándar de Python `typing`.

    {!> ../../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py!}
    ```

## Declarar parámetros de `Cookie`

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

El primer valor es el valor por defecto, puedes pasar todos los parámetros adicionales de validación o anotación:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

## O que ele faz

Ele irá e olhará na requisição para aquele header de `Autorização`, verificará se o valor é `Bearer` mais algum token, e vai retornar o token como uma `str`

Se ele não ver o header de `Autorização` ou o valor não tem um token `Bearer`, vai responder com um código de erro  401 (`UNAUTHORIZED`) diretamente.

A função não retorna um grande `str` contendo os dados no formato JSON (como uma string). Mas sim, retorna uma estrutura de dados padrão do Python (por exemplo, um `dict`) com valores e subvalores compatíveis com JSON.

!!! note "Nota"

**FastAPI** usará esa respuesta *temporal* para extraer el código de estado (también cookies y headers), y los pondrá en la respuesta final que contiene el valor que retornaste, filtrado por cualquier `response_model`.

```Python hl_lines="8"
{!../../../docs_src/events/tutorial001.py!}
```

Nesse caso, a função de manipulação de evento `startup` irá inicializar os itens do "banco de dados" (só um `dict`) com alguns valores.

Você pode adicionar mais que uma função de manipulação de evento.

E sua aplicação não irá começar a receber requisições até que todos os manipuladores de eventos de `startup` sejam concluídos.

Si vous utilisez des bibliothèques tierces qui nécessitent d'être appelées avec `await`, telles que :

```Python
results = await some_library()
```
Alors, déclarez vos *fonctions de chemins* avec `async def` comme ceci :

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

!!! note

}
```

#### Desembrulhando um `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)
```

Resultaria em algo equivalente a:

```Python
UserInDB(