## Declare atributos do modelo

Você pode então utilizar `Field` com atributos do modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[11:14] *}

`Field` funciona da mesma forma que `Query`, `Path` e `Body`, ele possui todos os mesmos parâmetros, etc.

/// note | Detalhes técnicos

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

///

No devuelve un gran `str` que contenga los datos en formato JSON (como una cadena de texto). Devuelve una estructura de datos estándar de Python (por ejemplo, un `dict`) con valores y sub-valores que son todos compatibles con JSON.

/// note | Nota

`jsonable_encoder` es utilizado internamente por **FastAPI** para convertir datos. Pero es útil en muchos otros escenarios.

## Declarar parámetros de `Cookie`

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

Puedes definir el valor por defecto así como toda la validación extra o los parámetros de anotación:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalles Técnicos

Y tu aplicación **FastAPI** con WebSockets responderá de vuelta:

<img src="/img/tutorial/websockets/image03.png">

Puedes enviar (y recibir) muchos mensajes:

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

Y todos usarán la misma conexión WebSocket.

## Usando `Depends` y otros

En endpoints de WebSocket puedes importar desde `fastapi` y usar:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`

    * El esquema generado especificará que es un `str` con "binary" como "format".
* `Decimal`:
    * `Decimal` estándar de Python.
    * En requests y responses, manejado igual que un `float`.
* Puedes revisar todos los tipos de datos válidos de Pydantic aquí: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Tipos de datos de Pydantic</a>.

## Ejemplo

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`. 🤓

///

## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic

strict";a.formUtils.registerLoadedModule("lang/pt"),a(b).bind("validatorsLoaded",function(){a.formUtils.LANG={errorTitle:"O formulário não pode ser enviado!",requiredField:"Campo de preenchimento obrigatório",requiredFields:"Você ainda não preencheu todos os campos obrigatórios",badTime:"A hora digitada não é válida",badEmail:"O e-mail digitado não é válido",badTelephone:"O telefone digitado não é válido",badSecurityAnswer:"A pergunta de segurança não foi respondida corretamente",badDate:"A data digitada...

Este provedor pode cobrar por requisição, e chamá-lo pode levar mais tempo do que se você tivesse um usuário fixo para os testes.

Você provavelmente quer testar o provedor externo uma vez, mas não necessariamente chamá-lo em todos os testes que executarem.

Neste caso, você pode sobrepor (*override*) a dependência que chama o provedor, e utilizar uma dependência customizada que retorna um *mock* do usuário, apenas para os seus testes.

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

Essa mesma técnica se aplica para `Query`, `Cookie`, e `Header`. 😎

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