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```Python hl_lines="3"
{!> ../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py!}
```

////

## Declare parâmetros de `Cookie`

Então declare os paramêtros de cookie usando a mesma estrutura que em `Path` e `Query`.

Você pode definir o valor padrão, assim como todas as validações extras ou parâmetros de anotação:


//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="9"

# Bancos de Dados SQL (Relacionais)

**FastAPI** não exige que você use um banco de dados SQL (relacional). Mas você pode usar **qualquer banco de dados** que quiser.

Aqui veremos um exemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

de
a
o
que
e
do
da
em
um
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com
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num
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meu

href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers" class="external-link" target="_blank">usando el prefijo 'X-'</a>.

Si tienes headers personalizados y deseas que un cliente pueda verlos en el navegador, es necesario que los añadas a tus configuraciones de CORS (puedes leer más en [CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](../tutorial/cors.md){.internal-link target=_blank}), usando el parámetro `expose_headers` documentado en <a href="https://www.starlette.io/middleware/#corsmiddleware"...

Puedes combinar *operaciones de path* regulares de la library de FastAPI con GraphQL en la misma aplicación.

/// tip | Consejo

**GraphQL** resuelve algunos casos de uso específicos.

Tiene **ventajas** y **desventajas** cuando lo comparas con **APIs web** comunes.

Asegúrate de evaluar si los **beneficios** para tu caso de uso compensan las **desventajas.** 🤓

///

## Librerías GraphQL

/// info | "Informação"

Webhooks estão disponíveis a partir do OpenAPI 3.1.0, e possui suporte do FastAPI a partir da versão `0.99.0`.

///

## Uma aplicação com webhooks

Quando você cria uma aplicação com o **FastAPI**, existe um atributo chamado `webhooks`, que você utilizar para defini-los da mesma maneira que você definiria as suas **operações de rotas**, utilizando por exemplo `@app.webhooks.post()`.

```Python hl_lines="9  14"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
```

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## Dependências para um grupo de *operações de rota*

Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:

* Importe os do modulo `typing`
* Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`

```Python
from typing import List

my_list: List[str]
```

Essa é a sintaxe padrão do Python para declarações de tipo.

E claro, ele suporta o mesmo:

* validação de dados
* serialização de dados
* documentação de dados, etc.

Isso funciona da mesma forma que com os modelos Pydantic. E na verdade é alcançado da mesma maneira por baixo dos panos, usando Pydantic.

/// info | Informação

* Configure quaisquer permissões e funções necessárias usando dependências.
* Nunca armazene senhas em texto simples, apenas hashes de senha.
* Implemente e use ferramentas criptográficas bem conhecidas, como tokens JWT e Passlib, etc.
* Adicione controles de permissão mais granulares com escopos OAuth2 quando necessário.
* ...etc.