# Modelos de Parâmetros de Consulta { #query-parameter-models }

Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

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# Modelos de Parâmetros de Cookie { #cookie-parameter-models }

Se você possui um grupo de **cookies** que estão relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los. 🍪

Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

/// tip | Dica

/// info | Informação

Para usar formulários, primeiro instale <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, ativá-lo e então instalá-lo, por exemplo:

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

///

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

Houve muitas ferramentas criadas antes que ajudaram a inspirar sua criação.

Tenho evitado criar um novo framework por vários anos. Primeiro tentei resolver todas as funcionalidades cobertas pelo **FastAPI** utilizando muitos frameworks, plug-ins e ferramentas diferentes.

/// tip | Dica

Note que a função de teste é `async def` agora, no lugar de apenas `def` como quando estávamos utilizando o `TestClient` anteriormente.

///

Então podemos criar um `AsyncClient` com a aplicação, e enviar requisições assíncronas para ela utilizando `await`.

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[9:12] *}

Isso é equivalente a:

```Python

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Dataclasses em Estruturas de Dados Aninhadas { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Você também pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo para criar estruturas de dados aninhadas.

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Neste caso, o **FastAPI** nunca tocará ou se importará com o `__init__`, nós vamos utilizar diretamente em nosso código.

## Crie uma instância { #create-an-instance }

Nós poderíamos criar uma instância desta classe com:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[18] *}

Para configurá-los, passe o argumento `swagger_ui_parameters` ao criar o objeto da aplicação `FastAPI()` ou para a função `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` recebe um dicionário com as configurações passadas diretamente para o Swagger UI.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalar dependências { #install-dependencies }

Certifique-se de criar um [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, ativá-lo e instalar `jinja2`:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

/// tip | Dica

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

O problema mais complexo é criar um provedor de autenticação/autorização como eles, mas o FastAPI dá a você ferramentas para fazer isso facilmente, enquanto faz o trabalho pesado para você.

///

## **FastAPI** utilitários { #fastapi-utilities }