# Parámetros de Cookie

Puedes definir parámetros de Cookie de la misma manera que defines los parámetros `Query` y `Path`.

## Importar `Cookie`

Primero importa `Cookie`:

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

## Declarar parámetros de `Cookie`

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

        * `password`: alguns dos próximos capítulos tratarão disso.
* `openIdConnect`: tem uma forma para definir como descobrir automaticamente o dado da autenticação OAuth2.
    * Essa descoberta automática é o que é definido na especificação OpenID Connect.


/// tip | Dica

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[9] *}

Comme nous devons remplacer la valeur par défaut `None` dans la fonction par `Query()`, nous pouvons maintenant définir la valeur par défaut avec le paramètre `Query(default=None)`, il sert le même objectif qui est de définir cette valeur par défaut.

Donc :

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None)
```

... rend le paramètre optionnel, et est donc équivalent à :

# Parámetros de Header

Puedes definir los parámetros de Header de la misma manera que defines los parámetros de `Query`, `Path` y `Cookie`.

## Importar `Header`

Primero importa `Header`:

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

## Declarar parámetros de `Header`

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

///

## Arquivo de upload opcional

Você pode definir um arquivo como opcional utilizando as anotações de tipo padrão e definindo o valor padrão como `None`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_02_an_py310.py hl[9,17] *}

## `UploadFile` com Metadados Adicionais

Você também pode utilizar `File()` com `UploadFile`, por exemplo, para definir metadados adicionais:

Vous devez vous assurer qu'il est unique pour chaque opération.

A **FastAPI** saberá que pode usar essa dependência para definir um "esquema de segurança" no esquema da OpenAPI (e na documentação da API automática).

/// info | Detalhes técnicos



///

    * Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**:
    * Uso de modelos jerárquicos de Pydantic, `List` y `Dict` de `typing` de Python, etc.
    * Y los validadores permiten definir, verificar y documentar de manera clara y fácil esquemas de datos complejos como JSON Schema.

Mas você ainda precisa usar `Path` para o parâmetro de rota `item_id`.

O Python irá acusar se você colocar um elemento com um valor padrão definido antes de outro que não tenha um valor padrão.

Mas você pode reordená-los, colocando primeiro o elemento sem o valor padrão (o parâmetro de consulta `q`).

Il effectue également la validation des données (même imbriquées les unes dans les autres), et permet de les documenter correctement (schéma OpenAPI et documentation auto-générée).

## Valeurs scalaires dans le body