Você pode definir parâmetros de Cookie da mesma maneira que define parâmetros com `Query` e `Path`.

## Importe `Cookie` { #import-cookie }

Primeiro importe `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Cookie` { #declare-cookie-parameters }

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

### Declarando a dependência, no "dependente" { #declare-the-dependency-in-the-dependant }

Da mesma forma que você utiliza `Body`, `Query`, etc. Como parâmetros de sua *função de operação de rota*, utilize `Depends` com um novo parâmetro:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[13,18] *}

Ainda que `Depends` seja utilizado nos parâmetros da função da mesma forma que `Body`, `Query`, etc, `Depends` funciona de uma forma um pouco diferente.

Você quer ter apenas uma `str`? Ou apenas um `dict`? Ou uma instância de modelo de classe de banco de dados diretamente? Tudo funciona da mesma forma.

Na verdade, você não tem usuários que fazem login no seu aplicativo, mas sim robôs, bots ou outros sistemas, que possuem apenas um token de acesso? Novamente, tudo funciona da mesma forma.

Desde que se lanzó **Pydantic v2**, el OpenAPI generado es un poco más exacto y **correcto** que antes. 😎

De hecho, en algunos casos, incluso tendrá **dos JSON Schemas** en OpenAPI para el mismo modelo Pydantic, para entrada y salida, dependiendo de si tienen **valores por defecto**.

Veamos cómo funciona eso y cómo cambiarlo si necesitas hacerlo.

///

### Pydantic v1 e v2 na mesma aplicação { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Não é **suportado** pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Defina parâmetros de `File` e `Form` { #define-file-and-form-parameters }

Crie parâmetros de arquivo e formulário da mesma forma que você faria para `Body` ou `Query`:

{* ../../docs_src/request_forms_and_files/tutorial001_an_py310.py hl[10:12] *}

Você pode definir parâmetros de Cabeçalho da mesma maneira que define paramêtros com `Query`, `Path` e `Cookie`.

## Importe `Header` { #import-header }

Primeiro importe `Header`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Header` { #declare-header-parameters }

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

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

Lembre-se de que dataclasses não podem fazer tudo o que os modelos Pydantic podem fazer.

El proceso que ocurre cuando tu aplicación API llama a la *API externa* se llama un "callback". Porque el software que escribió el desarrollador externo envía un request a tu API y luego tu API hace un *callback*, enviando un request a una *API externa* (que probablemente fue creada por el mismo desarrollador).

            }
        }
    }
}
```

## Media types adicionales para el response principal { #additional-media-types-for-the-main-response }

Puedes usar este mismo parámetro `responses` para agregar diferentes media type para el mismo response principal.