Declare o parâmetro de **cookie** que você precisa em um **modelo Pydantic**, e depois declare o parâmetro como um `Cookie`:

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

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`:

 *
 * <pre>
 *        toString: S-1-5-21-4133388617-793952518-2001621813-512
 * toDisplayString: WNET\Domain Admins
 *         getType: 2
 *     getTypeText: Domain group
 *   getDomainName: WNET
 *  getAccountName: Domain Admins
 * </pre>
 */
public interface SID {

    /**
     * SID type indicating no type information.
     */
    int SID_TYPE_USE_NONE = 0;

     */
    public static Duration elapsed() {
        return get().elapsedTime();
    }

    /**
     * Returns a monotonically increasing instant.
     * <p>
     * The returned instant is calculated by adding the elapsed nanoseconds
     * since clock creation to the initial wall clock time. This ensures that
     * the time never goes backwards and maintains a consistent relationship
     * with the wall clock time.
     *

1.  Make sure the Issue Template is filled out.
1.  The issue should be related to the repo it is created in.

**Here's why we have this policy:** We want to focus on the work that benefits
the whole community, e.g., fixing bugs and adding features. Individual support
should be sought on Stack Overflow or other non-GitHub channels. It helps us to

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.

      pull-requests: write
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/labeler@v5
      if: ${{ github.event.action != 'labeled' && github.event.action != 'unlabeled' }}
    - run: echo "Done adding labels"
  # Run this after labeler applied labels
  check-labels:
    needs:
      - labeler
    permissions:
      pull-requests: read
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:

    checkNotNull(runnable, "Runnable was null.");
    checkNotNull(executor, "Executor was null.");

    // Lock while we check state. We must maintain the lock while adding the new pair so that
    // another thread can't run the list out from under us. We only add to the list if we have not
    // yet started execution.
    synchronized (this) {
      if (!executed) {

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.

While containers provide isolated application execution environment, orchestration platforms allow seamless scaling by helping replicate and manage containers. MinIO extends this by adding isolated storage environment for each tenant.

        If you have deleted your repo, please recreate it and publish a retraction.

        Retracting a module version involves adding a retract directive to your go.mod file and publishing a new version.
        For example: https://github.com/jba/retract-demo/blob/main/go.mod#L5-L8.