Embora qualquer outro parâmetro declarado normalmente (o corpo da requisição com um modelo Pydantic, por exemplo) ainda seria validado, convertido, anotado, etc.

# Arquivos de Requisição

Você pode definir arquivos para serem enviados pelo cliente usando `File`.

/// info | Informação

Para receber arquivos enviados, primeiro instale o <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a>.

Garanta que você criou um [ambiente virtual](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, o ativou e então o instalou, por exemplo:

```console

* Mesmo que essa função seja uma dependência ("injetável") por si mesma, ela também declara uma outra dependência (ela "depende" de outra coisa).
    * Ela depende do `query_extractor`, e atribui o valor retornado pela função ao parâmetro `q`.
* Ela também declara um cookie opcional `last_query`, do tipo `str`.
    * Se o usuário não passou nenhuma consulta `q`, a última consulta é utilizada, que foi salva em um cookie anteriormente.

////

//// tab | Python 3.10 and above

```Python hl_lines="15  20  25"
{!> ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py!}
```

////

Eles serão adicionados ao esquema OpenAPI e usados pelas interfaces de documentação automática:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image01.png">

### Tags com Enums

Mas você pode reordená-los, colocando primeiro o elemento sem o valor padrão (o parâmetro de consulta `q`).

Isso não faz diferença para o **FastAPI**. Ele vai detectar os parâmetros pelos seus nomes, tipos e definições padrão (`Query`, `Path`, etc), sem se importar com a ordem.

Então, você pode declarar sua função assim:

```Python hl_lines="7"
{!../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py!}

	relations := []Relation{
		{
			Name: "Account", Type: schema.HasOne, Schema: "User", FieldSchema: "Account",
			References: []Reference{{"ID", "User", "UserID", "Account", "", true}},
		},
		{
			Name: "Pets", Type: schema.HasMany, Schema: "User", FieldSchema: "Pet",
			References: []Reference{{"ID", "User", "UserID", "Pet", "", true}},
		},
		{
			Name: "Toys", Type: schema.HasMany, Schema: "User", FieldSchema: "Toy",

0.0`) sur un port prédéfini (par example, `80`).

C'est l'idée de base. Mais vous vous préoccuperez probablement de certains concepts supplémentaires, tels que ... :

* la sécurité - HTTPS
* l'exécution au démarrage
* les redémarrages
* la réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
* la mémoire
* les étapes précédant le démarrage

## Ressalva

Se você precisa realizar cálculos pesados ​​em segundo plano e não necessariamente precisa que seja executado pelo mesmo processo (por exemplo, você não precisa compartilhar memória, variáveis, etc), você pode se beneficiar do uso de outras ferramentas maiores, como <a href="http://www.celeryproject.org/" class="external-link" target="_blank"> Celery </a>.

* Cabeçalhos HTTP específicos ou todos eles com o curinga `"*"`.

```Python hl_lines="2  6-11  13-19"
{!../../docs_src/cors/tutorial001.py!}
```

Os parâmetros padrão usados ​​pela implementação `CORSMiddleware` são restritivos por padrão, então você precisará habilitar explicitamente as origens, métodos ou cabeçalhos específicos para que os navegadores tenham permissão para usá-los em um contexto de domínios diferentes.

* Colocar esses dados em um modelo do Pydantic.
* Gerar um `dict` sem valores padrão a partir do modelo de entrada (usando `exclude_unset`).
    * Dessa forma, você pode atualizar apenas os valores definidos pelo usuário, em vez de substituir os valores já armazenados com valores padrão em seu modelo.
* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).