Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

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```Python hl_lines="9-12  16"
{!> ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001.py!}
```

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O **FastAPI** irá **extrair** os dados para **cada campo** dos **cookies** recebidos na requisição e lhe fornecer o modelo Pydantic que você definiu.

## Verifique os Documentos

Você pode ver os cookies definidos na IU dos documentos em `/docs`:

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado de máquina (_machine learning_).

## Caso de uso

Vamos iniciar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.

    corruptor()

    return client.newCall(request).execute()
  }

  /**
   * @param delta the offset from the current date to use. Negative values yield dates in the past;
   *     positive values yield dates in the future.
   */
  private fun formatDate(
    delta: Long,
    timeUnit: TimeUnit,
  ): String? {
    return formatDate(Date(System.currentTimeMillis() + timeUnit.toMillis(delta)))

* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa para serem recebidos pelo clente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco pra ser lido pelo sistema e entregar ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco
* uma operação remota API
* uma operação no banco de dados para finalizar

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

Em muitos casos a sua aplicação pode precisar de configurações externas, como chaves secretas, credenciais de banco de dados, credenciais para serviços de email, etc.

A maioria dessas configurações é variável (podem mudar), como URLs de bancos de dados. E muitas delas podem conter dados sensíveis, como tokens secretos.

Por isso é comum prover essas configurações como variáveis de ambiente que são utilizidas pela aplicação.

	type callback struct {
		name    string
		before  string
		after   string
		remove  bool
		replace bool
		err     string
		match   func(*gorm.DB) bool
		h       func(*gorm.DB)
	}

	datas := []struct {
		callbacks []callback
		err       string
		results   []string
	}{
		{
			callbacks: []callback{{h: c1}, {h: c2}, {h: c3}, {h: c4}, {h: c5}},
			results:   []string{"c1", "c2", "c3", "c4", "c5"},
		},

* Suporte do editor (obviamente)
* <abbr title="convertendo uma string que vem de um request HTTP em um dado Python">"Parsing"</abbr> de dados
* Validação de dados
* Documentação automática

## Valores padrão

Como os parâmetros de consulta não são uma parte fixa da rota, eles podem ser opcionais e podem ter valores padrão.

			fieldValues[idx], _ = field.ValueOf(tx.Statement.Context, elem)
		}

		datas, ok := identityMap[utils.ToStringKey(fieldValues...)]
		if !ok {
			return fmt.Errorf("failed to assign association %#v, make sure foreign fields exists", elem.Interface())
		}

		for _, data := range datas {
			reflectFieldValue := rel.Field.ReflectValueOf(tx.Statement.Context, data)

```Python hl_lines="1  7-8"
{!../../docs_src/response_headers/tutorial002.py!}
```

Em seguida você pode retornar qualquer objeto que precisar, da maneira que faria normalmente (um `dict`, um modelo de banco de dados, etc.).

Se você declarou um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.