# Modelos de Parâmetros de Cookie

Se você possui um grupo de **cookies** que estão relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los. 🍪

Isso lhe permitiria **reutilizar o modelo** em **diversos lugares** e também declarar validações e metadata para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

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/// tip | Dica

# Metadata y URLs de Docs

Puedes personalizar varias configuraciones de metadata en tu aplicación **FastAPI**.

## Metadata para la API

Puedes establecer los siguientes campos que se usan en la especificación OpenAPI y en las interfaces automáticas de documentación de la API:

| Parámetro | Tipo | Descripción |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | El título de la API. |

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### Qué es "Montar"

"Montar" significa agregar una aplicación completa "independiente" en un path específico, que luego se encargará de manejar todos los sub-paths.

Esto es diferente a usar un `APIRouter`, ya que una aplicación montada es completamente independiente. El OpenAPI y la documentación de tu aplicación principal no incluirán nada de la aplicación montada, etc.

# Modelos de Parâmetros de Consulta

Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

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O **FastAPI** utilizará este retorno *temporal* para extrair o código de status (e também cookies e headers), e irá colocá-los no retorno final que contém o valor que você retornou, filtrado por qualquer `response_model`.

Mas o Pydantic tem conversão automática de dados.

Isso significa que, embora os clientes da API só possam enviar strings como chaves, desde que essas strings contenham inteiros puros, o Pydantic irá convertê-los e validá-los.

E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e valores` float`.

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## Recapitulação

Le envías un token y te devuelve un usuario autenticado.

Este proveedor podría estar cobrándote por cada request, y llamarlo podría tomar más tiempo adicional que si tuvieras un usuario de prueba fijo para los tests.

Probablemente quieras probar el proveedor externo una vez, pero no necesariamente llamarlo para cada test que se realice.

# Modelos de Parâmetros do Cabeçalho

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

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## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic

Confira as dicas de anotação no código acima para ver mais detalhes específicos.

## Saiba Mais

Você também pode combinar `dataclasses` com outros modelos Pydantic, herdar deles, incluí-los em seus próprios modelos, etc.

Para saber mais, confira a <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/" class="external-link" target="_blank">documentação do Pydantic sobre dataclasses</a>.

## Versão

* Puedes entonces modificar aún más la `response` antes de devolverla.

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001.py hl[8:9,11,14] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que los custom proprietary headers se pueden añadir <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers" class="external-link" target="_blank">usando el prefijo 'X-'</a>.