# Geral - Como Fazer - Receitas { #general-how-to-recipes }

Aqui estão vários links para outros locais na documentação, para perguntas gerais ou frequentes

## Filtro de dados- Segurança { #filter-data-security }

Para assegurar que você não vai retornar mais dados do que deveria, leia a seção [Tutorial - Modelo de Resposta - Tipo de Retorno](../tutorial/response-model.md){.internal-link target=_blank}.

Você verá exemplos disso nos próximos capítulos, acerca de bancos de dados relacionais e NoSQL, segurança, etc.

## Compatibilidade do **FastAPI** { #fastapi-compatibility }

A simplicidade do sistema de injeção de dependência do **FastAPI** faz ele compatível com:

* todos os bancos de dados relacionais
* bancos de dados NoSQL
* pacotes externos
* APIs externas
* sistemas de autenticação e autorização

---

Ao construir APIs, você normalmente usa esses métodos HTTP para executar uma ação específica.

Normalmente você usa:

* `POST`: para criar dados.
* `GET`: para ler dados.
* `PUT`: para atualizar dados.
* `DELETE`: para deletar dados.

Portanto, no OpenAPI, cada um dos métodos HTTP é chamado de "operação".

Vamos chamá-los de "**operações**" também.

* Se você precisar enviar *Dados de Formulário* em vez de JSON, use o parâmetro `data`.
* Para passar *headers*, use um `dict` no parâmetro `headers`.
* Para *cookies*, um `dict` no parâmetro `cookies`.

Declare o parâmetro de **cookie** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e depois declare o parâmetro como um `Cookie`:

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

O **FastAPI** irá **extrair** os dados para **cada campo** dos **cookies** recebidos na requisição e lhe fornecer o modelo Pydantic que você definiu.

## Verifique a Documentação { #check-the-docs }

Você pode ver os cookies definidos na IU da documentação em `/docs`:

Declare os **parâmetros de consulta** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e então declare o parâmetro como `Query`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:13,17] *}

O **FastAPI** **extrairá** os dados para **cada campo** dos **parâmetros de consulta** presentes na requisição, e fornecerá o modelo Pydantic que você definiu.


## Verifique os Documentos { #check-the-docs }

Ele executará a validação dos dados compostos e irá documentá-los de maneira compatível com o esquema OpenAPI e documentação automática.

## Valores singulares no corpo { #singular-values-in-body }

Assim como existem uma `Query` e uma `Path` para definir dados adicionais para parâmetros de consulta e de rota, o **FastAPI** provê o equivalente para `Body`.

    corruptor()

    return client.newCall(request).execute()
  }

  /**
   * @param delta the offset from the current date to use. Negative values yield dates in the past;
   *     positive values yield dates in the future.
   */
  private fun formatDate(
    delta: Long,
    timeUnit: TimeUnit,
  ): String? = formatDate(Date(System.currentTimeMillis() + timeUnit.toMillis(delta)))

	// odd SDKs that might be out there.
	"20060102T150405Z",
	time.RFC1123,
	time.RFC1123Z,
	// Add new AMZ date formats here.
}

// ErrMalformedDate always returned for dates that cannot be parsed.
var ErrMalformedDate = errors.New("malformed date")

// Parse parses date string via supported amz date formats.
func Parse(amzDateStr string) (time.Time, error) {

Isso pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda a aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, um pool de conexões com o banco de dados ou o carregamento de um modelo de machine learning compartilhado.

## Caso de uso { #use-case }

Vamos começar com um exemplo de **caso de uso** e então ver como resolvê-lo com isso.