```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```

Ici, `new_dict` contiendra toutes les paires clé-valeur de `old_dict` plus la nouvelle paire clé-valeur :

```Python
{
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
    "new key": "new value",
}
```

def test_get_invalid_second_header_items():
    response = client.get(
        "/items/", headers={"X-Token": "fake-super-secret-token", "X-Key": "invalid"}
    )
    assert response.status_code == 400, response.text
    assert response.json() == {"detail": "X-Key header invalid"}


def test_get_invalid_second_header_users():
    response = client.get(

And also after the `response` is generated, before returning it.

For example, you could add a custom header `X-Process-Time` containing the time in seconds that it took to process the request and generate a response:

```Python hl_lines="10  12-13"
{!../../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
```

## Other middlewares

* Hashage de **mots de passe sécurisé** par défaut.
* Authentification par **jetons JWT**.
* Modèles **SQLAlchemy** (indépendants des extensions Flask, afin qu'ils puissent être utilisés directement avec des *workers* Celery).
* Modèle de démarrages basiques pour les utilisateurs (à modifier et supprimer au besoin).

对于这些情况，你可以使用Python的技术，将 `dict` 与 `**dict_to_unpack` 解包：
```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```

这里， new_dict 将包含来自 old_dict 的所有键值对加上新的键值对：
```python
{
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
    "new key": "new value",
}
```
您可以使用该技术在路径操作中重用一些预定义的响应，并将它们与其他自定义响应相结合。
**例如：**

    response = client.post(
        "/users", json={"email": "******@****.***", "password": "secret"}
    )
    assert response.json() == {"email": "******@****.***"}


def test_filter_second_level_model():
    response = client.get("/pets/1")
    assert response.json() == {
        "name": "Nibbler",
        "owner": {"email": "******@****.***"},
    }


def test_list_of_models():

En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).

Plus le problème résolu par un outil est simple, mieux seront les performances obtenues. Et la plupart des tests de performance ne prennent pas en compte les fonctionnalités additionnelles fournies par les outils.

La hiérarchie est la suivante :

* **Uvicorn** : un serveur ASGI

* Ces schémas participeront à la constitution du schéma généré OpenAPI, et seront donc utilisés par les documentations automatiquement générées.

## Documentation automatique

Les schémas JSON de vos modèles seront intégrés au schéma OpenAPI global de votre application, et seront donc affichés dans la documentation interactive de l'API :

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! info
    `**second_user_data` means:

    Pass the keys and values of the `second_user_data` dict directly as key-value arguments, equivalent to: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

```

可以像这样来使用：

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```


!!! info
    `**second_user_data` 意思是:

    直接将`second_user_data`字典的键和值直接作为key-value参数传递，等同于：`User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`

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