```txt
fastapi==0.45.0
```

esto significa que usarás específicamente la versión `0.45.0`.

También puedes fijar las versiones de esta forma:

```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```

esto significa que usarás la versión `0.45.0` o superiores, pero menores a la versión `0.46.0`, por ejemplo, la versión `0.45.2` sería aceptada.

* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
* Valider la donnée.
    * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où était la donnée incorrecte.
* Passer la donnée reçue dans le paramètre `item`.

</blockquote>

## Recherche

    * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par nous-même. Le résultat serait donc le même...

Néanmoins, nous pouvons déclarer le schéma attendu pour le corps de la requête.

### Type de contenu OpenAPI personnalisé

En utilisant cette même astuce, vous pouvez utiliser un modèle Pydantic pour définir le schéma JSON qui est ensuite inclus dans la section de schéma OpenAPI personnalisée pour le *chemin* concerné.

```
John Doe
```

La función hace lo siguiente:

* Toma un `first_name` y un `last_name`.
* Convierte la primera letra de cada uno en una letra mayúscula con `title()`.
* Las <abbr title="las junta como si fuesen una. Con el contenido de una después de la otra. En inglés: concatenate.">concatena</abbr> con un espacio en la mitad.

```Python hl_lines="2"

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

De la misma manera hay muchas herramientas compatibles. Incluyendo herramientas de generación de código para muchos lenguajes.

## Pydantic

Puedes **desplegar un servidor** tú mismo usando un conjunto de herramientas, puedes usar **servicios en la nube** que haga parte del trabajo por ti, o usar otras posibles opciones.

Te enseñaré algunos de los conceptos principales que debes tener en cuenta al desplegar aplicaciones hechas con **FastAPI** (aunque la mayoría de estos conceptos aplican para cualquier otro tipo de aplicación web).

Específicamente, para ver Uvicorn, Starlette y FastAPI comparadas entre sí (entre muchas otras herramientas).

Cuanto más sencillo sea el problema resuelto por la herramienta, mejor rendimiento obtendrá. Y la mayoría de los benchmarks no prueban las funciones adicionales proporcionadas por la herramienta.

La jerarquía sería:

* **Uvicorn**: como servidor ASGI
    * **Starlette**: (usa Uvicorn) un microframework web

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```

Les valeurs des paramètres de votre fonction seront :

* `skip=20` : car c'est la valeur déclarée dans l'URL.
* `limit=10` : car `limit` n'a pas été déclaré dans l'URL, et que la valeur par défaut était `10`.

## Paramètres optionnels

De la même façon, vous pouvez définir des paramètres de requête comme optionnels, en leur donnant comme valeur par défaut `None` :

```Python hl_lines="9"