* 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`.

Prefira utilizar a versão `Annotated` se possível.

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```Python hl_lines="9-13  17"
{!> ../../docs_src/query_param_models/tutorial001_py310.py!}
```

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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

Você pode ver os parâmetros de consulta nos documentos de IU em `/docs`:

recursos para uma tarefa de background dentro dela mesma, e usar internamente apenas dados que não dependam de recursos de dependências com `yield`.

Por exemplo, em vez de utilizar a mesma sessão do banco de dados, você criaria uma nova sessão dentro da tarefa de background, e você obteria os objetos do banco de dados utilizando essa nova sessão. E então, em vez de passar o objeto obtido do banco de dados como um parâmetro para a função da tarefa de background, você passaria o ID desse objeto...

Você pode sobrescrever esses manipuladores de exceção com os seus próprios manipuladores.

## Sobrescreva exceções de validação da requisição

Quando a requisição contém dados inválidos, **FastAPI** internamente lança para o `RequestValidationError`.

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado de máquina (_machine learning_).

## Caso de uso

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

* dados do cliente para serem enviados através da rede
* dados enviados pelo seu programa para serem recebidos pelo clente através da rede
* conteúdo de um arquivo no disco pra ser lido pelo sistema e entregar ao seu programa
* conteúdo que seu programa deu ao sistema para ser escrito no disco
* uma operação remota API
* uma operação no banco de dados para finalizar

Você declara a "forma" dos dados como classes com atributos.

E cada atributo tem um tipo.

Em seguida, você cria uma instância dessa classe com alguns valores e ela os validará, os converterá para o tipo apropriado (se for esse o caso) e fornecerá um objeto com todos os dados.

E você recebe todo o suporte do editor com esse objeto resultante.

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)
* <abbr title="convertendo uma string que vem de um request HTTP em um dado Python">"Parsing"</abbr> de dados
* Validação de dados
* Documentação automática

## Valores padrão

Como os parâmetros de consulta não são uma parte fixa da rota, eles podem ser opcionais e podem ter valores padrão.

Em muitos casos a sua aplicação pode precisar de configurações externas, como chaves secretas, credenciais de banco de dados, credenciais para serviços de email, etc.

A maioria dessas configurações é variável (podem mudar), como URLs de bancos de dados. E muitas delas podem conter dados sensíveis, como tokens secretos.

Por isso é comum prover essas configurações como variáveis de ambiente que são utilizidas pela aplicação.

## Caso de uso

Por exemplo, imagine que você deseja retornar um código de status HTTP de "OK" `200` por padrão.

Mas se o dado não existir, você quer criá-lo e retornar um código de status HTTP de "CREATED" `201`.

Mas você ainda quer ser capaz de filtrar e converter o dado que você retornará com um `response_model`.

Para estes casos, você pode utilizar um parâmetro `Response`.

## Use um parâmetro `Response`