Ahora vamos a lo divertido. 🎉

## Agregar `Query` a `Annotated` en el parámetro `q` { #add-query-to-annotated-in-the-q-parameter }

Ahora que tenemos este `Annotated` donde podemos poner más información (en este caso algunas validaciones adicionales), agrega `Query` dentro de `Annotated`, y establece el parámetro `max_length` a `50`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[9] *}

Définissez ensuite des cookies dessus, puis renvoyez-la :

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}

/// tip | Astuce

Gardez à l'esprit que si vous renvoyez une réponse directement au lieu d'utiliser le paramètre `Response`, FastAPI la renverra telle quelle.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Il expose une API à l’adresse

```
http://localhost:8000/v1/agents/multivac
```

Il y a aussi un frontend à l’adresse

```
http://localhost:8000
```

/// tip | Astuce

Notez qu’ils ont le même hôte.

///

Vous pouvez alors, via le frontend, amener l’agent IA à effectuer des actions en votre nom.

Cela serait encore plus important avec des flux volumineux ou infinis.

///

/// tip | Astuce

Au lieu de renvoyer une `StreamingResponse` directement, vous devriez probablement suivre le style de [Diffuser des données](./stream-data.md), c'est beaucoup plus pratique et gère l'annulation en arrière-plan pour vous.

<div class="termy">

```console
$ pip install "pwdlib[argon2]"

---> 100%
```

</div>

/// tip | Astuce

Avec `pwdlib`, vous pouvez même le configurer pour pouvoir lire des mots de passe créés par **Django**, un plug-in de sécurité **Flask** ou bien d'autres.

**requests HTTPS encriptados**, enviando los **requests HTTP desencriptados** a la aplicación HTTP real que se ejecuta en el mismo servidor (la aplicación **FastAPI**, en este caso), tomando el **response HTTP** de la aplicación, **encriptándolo** usando el **certificado HTTPS** adecuado y enviándolo de vuelta al cliente usando **HTTPS**. Este servidor a menudo se llama un **[TLS Termination Proxy](https://en.wikipedia.org/wiki/TLS_termination_proxy)**.

Algunas de las opciones que podrías usar como...

Et de même pour ReDoc ...

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py310.py hl[2:6,11:19,22:24,27:33] *}

/// tip | Astuce

Le chemin d'accès pour `swagger_ui_redirect` est un assistant lorsque vous utilisez OAuth2.

Vous pourriez donc avoir encore besoin d'utiliser des modèles Pydantic.

Mais si vous avez déjà un ensemble de dataclasses sous la main, c'est une astuce pratique pour les utiliser afin d'alimenter une API Web avec FastAPI. 🤓

///

## Utiliser des dataclasses dans `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Executar `fastapi dev` inicia o modo de desenvolvimento.

Por padrão, o **recarregamento automático** está ativado, recarregando o servidor automaticamente quando você faz mudanças no seu código. Isso consome muitos recursos e pode ser menos estável do que quando está desativado. Você deveria usá-lo apenas no desenvolvimento. Ele também escuta no endereço IP `127.0.0.1`, que é o IP para a sua máquina se comunicar apenas consigo mesma (`localhost`).