```

////

Dessa forma, todas as chamadas da função `get_settings()` nas dependências das próximas requisições, em vez de executar o código interno de `get_settings()` e instanciar um novo objeto `Settings`, irão retornar o mesmo objeto que foi retornado na primeira chamada, de novo e de novo.

#### Detalhes Técnicos de `lru_cache`

E se você declarar um `response_model`, ele ainda será utilizado para filtrar e converter o objeto que você retornou.

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`.

## `fastapi dev`

Quando você roda `fastapi dev`, isso vai executar em modo de desenvolvimento.

Por padrão, teremos o **recarregamento automático** ativo, então o programa irá recarregar o servidor automaticamente toda vez que você fizer mudanças no seu código. Isso usa muitos recursos e pode ser menos estável. Você deve apenas usá-lo em modo de desenvolvimento.

/// tip | "Dica"

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="7-9  13"
{!> ../../docs_src/request_form_models/tutorial001.py!}
```

////

O **FastAPI** irá **extrair** as informações para **cada campo** dos **dados do formulário** na requisição e dar para você o modelo Pydantic que você definiu.

## Confira os Documentos

Você pode verificar na UI de documentação em `/docs`:

Isso normalmente é chamado de **webhook**.

## Etapas dos Webhooks

Normalmente, o processo é que **você define** em seu código qual é a mensagem que você irá mandar, o **corpo da sua requisição**.

Você também define de alguma maneira em quais **momentos** a sua aplicação mandará essas requisições ou eventos.

Logo, a seção com:

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

...irá gerar um link para a mesma URL que será tratada pela *path operation function* `read_item(id=id)`.

Por exemplo, com um ID de `42`, isso renderizará:

```html
<a href="/items/42">
```

/// tip | Dica

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

///

```Python hl_lines="9-12  16"
{!> ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001.py!}
```

////

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

## Verifique os Documentos

Você pode ver os cookies definidos na IU dos documentos em `/docs`:

![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png)

* Então clique no botão "Execute", a interface do usuário irá se comunicar com a API, enviar os parâmetros, pegar os resultados e mostrá-los na tela:

![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png)

### Evoluindo a Documentação Alternativa da API

Essas faturas terão um `id`, `title` (opcional), `customer` e `total`.

O usuário da sua API (um desenvolvedor externo) criará uma fatura em sua API com uma solicitação POST.

Então sua API irá (vamos imaginar):

* Enviar uma solicitação de pagamento para o desenvolvedor externo.
* Coletar o dinheiro.
* Enviar a notificação de volta para o usuário da API (o desenvolvedor externo).

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫