{
    "title": "Murder on the Orient Express",
    "authorInfo": {
        "name": "Agatha Christie",
        "yearRange": [1890, 1976],
        "penName": "Mary Westmacott"
    },
    "genre": "Crime novel",
    "publicationHistory": [
        {
            "year": 1934,
            "publisher": "Collins Crime Club (London)",
            "type": "Hardcover",
            "pages": 256
        },
        {
            "year": 1934,

        * Dans les réponses, le `set` sera converti en `list`.
        * Le schéma généré indiquera que les valeurs du `set` sont uniques (en utilisant `uniqueItems` de JSON Schema).
* `bytes` :
    * `bytes` Python standard.
    * Dans les requêtes et les réponses, traité comme une `str`.
    * Le schéma généré indiquera qu'il s'agit d'une `str` avec le « format » `binary`.
* `Decimal` :
    * `Decimal` Python standard.

///

## Ajouter des informations supplémentaires { #add-extra-information }

Vous pouvez déclarer des informations supplémentaires dans `Field`, `Query`, `Body`, etc. Elles seront incluses dans le JSON Schema généré.

Vous en apprendrez davantage sur l'ajout d'informations supplémentaires plus loin dans les documents, lorsque vous apprendrez à déclarer des exemples.

/// warning | Alertes

Vous pouvez utiliser la propriété `.openapi_schema` comme « cache » pour stocker votre schéma généré.

Ainsi, votre application n’aura pas à générer le schéma à chaque fois qu’un utilisateur ouvre les documents de votre API.

Il ne sera généré qu’une seule fois, puis le même schéma en cache sera utilisé pour les requêtes suivantes.

Le dictionnaire dans `openapi_extra` sera fusionné en profondeur avec le schéma OpenAPI généré automatiquement pour le chemin d’accès.

Ainsi, vous pouvez ajouter des données supplémentaires au schéma généré automatiquement.

Vous pouvez facilement utiliser les mêmes paramètres Pydantic pour configurer votre OpenAPI généré et les interfaces utilisateur des documents.

Par exemple :

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

Là, vous pouvez définir :

* « Item ID », utilisé dans le chemin.
* « Token » utilisé comme paramètre de requête.

/// tip | Astuce

Notez que le `token` de requête sera géré par une dépendance.

///

Avec cela, vous pouvez connecter le WebSocket puis envoyer et recevoir des messages :

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

  - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) et [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) pour les composants frontend.
  - 🤖 Un client frontend généré automatiquement.
  - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) pour les tests de bout en bout.
  - 🦇 Prise en charge du mode sombre.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) pour le développement et la production.

## Détails { #details }

Le premier `"/static"` fait référence au sous-chemin sur lequel cette « sous-application » sera « montée ». Ainsi, tout chemin qui commence par `"/static"` sera géré par elle.

Le `directory="static"` fait référence au nom du répertoire qui contient vos fichiers statiques.

Le `name="static"` lui donne un nom utilisable en interne par **FastAPI**.

///

## Vérifiez { #check-it }

Désormais, chaque requête sous le chemin `/v1/` sera gérée par l'application Flask.

Et le reste sera géré par **FastAPI**.

Si vous l'exécutez et allez à [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) vous verrez la réponse de Flask :

```txt
Hello, World from Flask!
```