Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

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```Python hl_lines="9-13  17"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_py310.py!}
```

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O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.


## Verifique os Documentos

Você pode ver os parâmetros de consulta nos documentos de IU em `/docs`:

* Por padrão, isso significa que você só pode ter um certificado HTTPS por endereço IP.
    * Não importa o tamanho do seu servidor ou quão pequeno cada aplicativo que você tem nele possa ser.
    * No entanto, existe uma solução para isso.

Vamos criar uma **dependência** do FastAPI com `yield` que fornecerá uma nova `Session` para cada requisição. Isso é o que garante que usamos uma única sessão por requisição. 🤓

Então, criamos uma dependência `Annotated` chamada `SessionDep` para simplificar o restante do código que usará essa dependência.

Por exemplo, vamos supor que você possua 4 endpoints na sua API (*operações de rota*):

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

Você poderia adicionar diferentes requisitos de permissão para cada um deles utilizando apenas dependências e sub-dependências:

```mermaid
graph TB

A especificação também diz que o cliente pode enviar outro campo de formulário "`scope`" (Escopo).

O nome do campo do formulário é `scope` (no singular), mas na verdade é uma longa string com "escopos" separados por espaços.

Cada “scope” é apenas uma string (sem espaços).

Normalmente são usados para declarar permissões de segurança específicas, por exemplo:

* `users:read` ou `users:write` são exemplos comuns.

O **FastAPI** sabe o que fazer em cada caso e como reutilizar o mesmo objeto, de forma que todas as tarefas em segundo plano sejam mescladas e executadas em segundo plano posteriormente:

```Python hl_lines="13  15  22  25"

Para respostas grandes, retornar uma `Response` diretamente é muito mais rápido que retornar um dicionário.

    * **Fácil**: Projetado para ser fácil de usar e aprender. Menos tempo lendo documentações.
    * **Curto**: Minimize duplicação de código. Múltiplos recursos para cada declaração de parâmetro.
    * **Robusto**: Tenha código pronto para produção. Com documentação interativa automática.

Vamos imaginar que o carregamento do modelo pode **demorar bastante tempo**, porque ele tem que ler muitos **dados do disco**. Então você não quer fazer isso a cada requisição.

E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver duplicatas, eles serão gerados como um conjunto de itens exclusivos.

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.