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.

Et vous pouvez le faire même si le type de données dans la requête n'est pas au format JSON.

Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel :

* Si le paramètre est aussi déclaré dans le **chemin**, il sera utilisé comme paramètre de chemin.
* Si le paramètre est d'un **type singulier** (comme `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), il sera interprété comme un paramètre de **requête**.

## Importer Path

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info

FastAPI a ajouté le support pour `Annotated` (et a commencé à le recommander) dans la version 0.95.0.

Comme nous devons remplacer la valeur par défaut `None` dans la fonction par `Query()`, nous pouvons maintenant définir la valeur par défaut avec le paramètre `Query(default=None)`, il sert le même objectif qui est de définir cette valeur par défaut.

Donc :

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None)
```

... rend le paramètre optionnel, et est donc équivalent à :

```Python
q: Union[str, None] = None
```

Le génerateur de projet adéquat est conçu pour être intégré à ce cluster Docker Swarm avec Traefik et HTTPS décrit ci-dessus.

Vous pouvez générer un projet en 2 min environ.

    * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on obtient les mêmes performances (si ce n'est...

- Ouvrir le menu "Run".
- Sélectionnez l'option "Debug...".
- Un menu contextuel s'affiche alors.
- Sélectionnez le fichier à déboguer (dans ce cas, `main.py`).

Il démarrera alors le serveur avec votre code **FastAPI**, s'arrêtera à vos points d'arrêt, etc.

Voici à quoi cela pourrait ressembler :

## Utiliser `BackgroundTasks`

Pour commencer, importez `BackgroundTasks` et définissez un paramètre dans votre *fonction de chemin* avec `BackgroundTasks` comme type déclaré.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}

**FastAPI** créera l'objet de type `BackgroundTasks` pour vous et le passera comme paramètre.

    return item_id


@app.get("/path/param-le/{item_id}")
def get_path_param_le(item_id: float = Path(le=3)):
    return item_id


@app.get("/path/param-lt-gt/{item_id}")
def get_path_param_lt_gt(item_id: float = Path(lt=3, gt=1)):
    return item_id


@app.get("/path/param-le-ge/{item_id}")
def get_path_param_le_ge(item_id: float = Path(le=3, ge=1)):
    return item_id

Elle ne fera aucune conversion de données avec les modèles Pydantic, elle ne convertira pas le contenu en un type quelconque.

Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez retourner n'importe quel type de données, surcharger n'importe quelle déclaration ou validation de données.

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response`