# Modelos de Parámetros Query { #query-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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/// tip | Dica

Para declarar corpos de formulário, você precisa usar `Form` explicitamente, porque sem ele os parâmetros seriam interpretados como parâmetros de consulta ou parâmetros de corpo (JSON).

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## Sobre "Campos de formulário" { #about-form-fields }

_Templates_, embora tipicamente venham com alguma configuração específica, são desenhados para serem flexíveis e customizáveis. Isso permite que você os modifique e adapte para as especificações do seu projeto, fazendo-os um excelente ponto de partida. 🏁

Você pode usar esse _template_ para começar, já que ele inclui várias configurações iniciais, segurança, banco de dados, e alguns _endpoints_ de API já feitos para você.

Então descobri que existia um padrão para documentar APIs, utilizando JSON (ou YAML, uma extensão do JSON) chamado Swagger.

E havia uma interface web para APIs Swagger já criada. Então, ser capaz de gerar documentação Swagger para uma API permitiria usar essa interface web automaticamente.

Em algum ponto, Swagger foi doado para a Fundação Linux, para ser renomeado OpenAPI.

Por exemplo:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1_py39.py hl[31] *}

## Metadados para tags { #metadata-for-tags }

Você também pode adicionar metadados adicionais para as diferentes tags usadas para agrupar suas operações de rota com o parâmetro `openapi_tags`.

Ele recebe uma lista contendo um dicionário para cada tag.

Cada dicionário pode conter:

/// tip | Dica

Alguns editores de texto checam parâmetros de funções não utilizados, e os mostram como erros.

Utilizando `dependencies` no *decorador da operação de rota* você pode garantir que elas serão executadas enquanto evita erros de editores/ferramentas.

E para comunicar usando WebSockets com seu backend, você provavelmente usaria as utilidades do seu frontend.

Ou você pode ter um aplicativo móvel nativo que se comunica diretamente com seu backend WebSocket, em código nativo.

Ou você pode ter qualquer outra forma de comunicar com o endpoint WebSocket.

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No nosso exemplo de código acima, não o usamos diretamente, mas passamos para o FastAPI para que ele o use.

O parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI` aceita um **gerenciador de contexto assíncrono**, então podemos passar para ele nosso novo gerenciador de contexto assíncrono `lifespan`.

{* ../../docs_src/events/tutorial003_py39.py hl[22] *}

# Testando WebSockets { #testing-websockets }

Você pode usar o mesmo `TestClient` para testar WebSockets.

Para isso, você utiliza o `TestClient` dentro de uma instrução `with`, conectando com o WebSocket:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py39.py hl[27:31] *}

/// note | Nota

**FastAPI** fornece as mesmas `starlette.responses` em `fastapi.responses` apenas como uma conveniência para você, o desenvolvedor. Mas a maioria das respostas disponíveis vem diretamente do Starlette.

E como o `Response` pode ser usado frequentemente para definir cabeçalhos e cookies, o **FastAPI** também o fornece em `fastapi.Response`.

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