OpenAPI define os seguintes esquemas de segurança:

* `apiKey`: uma chave específica de aplicação que pode vir de:
    * Um parâmetro query.
    * Um header.
    * Um cookie.
* `http`: padrão HTTP de sistemas autenticação, incluindo:
    * `bearer`: um header de `Authorization` com valor de `Bearer` adicionado de um token. Isso é herança do OAuth2.

# Cookie 参数模型

如果您有一组相关的 **cookie**，您可以创建一个 **Pydantic 模型**来声明它们。🍪

这将允许您在**多个地方**能够**重用模型**，并且可以一次性声明所有参数的验证方式和元数据。😎

/// note

自 FastAPI 版本 `0.115.0` 起支持此功能。🤓

///

/// tip

此技术同样适用于 `Query` 、 `Cookie` 和 `Header` 。😎

///

## 带有 Pydantic 模型的 Cookie

在 **Pydantic** 模型中声明所需的 **cookie** 参数，然后将参数声明为 `Cookie` ：

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

OpenAPI define los siguientes esquemas de seguridad:

* `apiKey`: una clave específica de la aplicación que puede provenir de:
  * Un parámetro de query.
  * Un header.
  * Una cookie.
* `http`: sistemas de autenticación HTTP estándar, incluyendo:
  * `bearer`: un header `Authorization` con un valor de `Bearer ` más un token. Esto se hereda de OAuth2.

		for k, v := range rm {
			resultsMap[k] = append(resultsMap[k], v...)
		}
		results = append(results, rs...)
	}
	return resultsMap, results
}

// ToQueryValues to query values
func ToQueryValues(table string, foreignKeys []string, foreignValues [][]interface{}) (interface{}, []interface{}) {
	queryValues := make([]interface{}, len(foreignValues))
	if len(foreignKeys) == 1 {

			</div>
		</div>
	</main>
	<jsp:include page="../footer.jsp" />
	<input type="hidden" id="contextPath" value="${pageContext.request.contextPath}" />
	<script type="text/javascript" src="${fe:url('/js/jquery-3.7.1.min.js')}"></script>
	<script type="text/javascript" src="${fe:url('/js/clipboard.min.js')}"></script>
	<script type="text/javascript" src="${fe:url('/js/popper.min.js')}"></script>

                                        {"type": "null"},
                                    ],
                                },
                                "name": "callback_url",
                                "in": "query",
                            }
                        ],
                        "requestBody": {
                            "content": {
                                "application/json": {

### User lookup

When a user provides their LDAP credentials, MinIO runs a lookup query to find the user's Distinguished Name (DN). The search filter and base DN used in this lookup query are configured via the following variables:

```
MINIO_IDENTITY_LDAP_USER_DN_SEARCH_BASE_DN*  (list)      ";" separated list of user search base DNs e.g. "dc=myldapserver,dc=com"

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *}

Dans cet exemple, les messages seront écrits dans le fichier `log.txt` après que la réponse soit envoyée.

S'il y avait une `query` (paramètre nommé `q`) dans la requête, alors elle sera écrite dans `log.txt` via une tâche d'arrière-plan.

# 벤치마크

독립적인 TechEmpower 벤치마크에 따르면 **FastAPI** 애플리케이션이 Uvicorn을 사용하여 <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">가장 빠른 Python 프레임워크 중 하나</a>로 실행되며, Starlette와 Uvicorn 자체(내부적으로 FastAPI가 사용하는 도구)보다 조금 아래에 위치합니다.

그러나 벤치마크와 비교를 확인할 때 다음 사항을 염두에 두어야 합니다.

## 벤치마크와 속도

벤치마크를 확인할 때, 일반적으로 여러 가지 유형의 도구가 동등한 것으로 비교되는 것을 볼 수 있습니다.

	</component>
	<component name="queryStringBuilder" class="org.codelibs.fess.util.QueryStringBuilder" instance="prototype">
	</component>
	<component name="queryParser" class="org.codelibs.fess.query.parser.QueryParser">
	</component>
	<component name="facetInfo" class="org.codelibs.fess.entity.FacetInfo">
	</component>
	<component name="queryHelper" class="org.codelibs.fess.helper.QueryHelper">