3. La dataclass `Author` inclut une liste de dataclasses `Item`.

4. La dataclass `Author` est utilisée comme paramètre `response_model`.

5. Vous pouvez utiliser d'autres annotations de type standard avec des dataclasses comme corps de la requête.

    Dans ce cas, il s'agit d'une liste de dataclasses `Item`.

6. Ici, nous renvoyons un dictionnaire qui contient `items`, qui est une liste de dataclasses.

## Listen als Felder { #list-fields }

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Das bewirkt, dass `tags` eine Liste ist, wenngleich es nichts über den Typ der Elemente der Liste aussagt.

## Listen mit Typ-Parametern als Felder { #list-fields-with-type-parameter }

Pour y parvenir, le backend `:80` doit disposer d’une liste « d’origines autorisées ».

Dans ce cas, la liste devrait inclure `http://localhost:8080` pour que le frontend `:8080` fonctionne correctement.

## Caractères génériques { #wildcards }

Il est également possible de déclarer la liste comme « * » (un « wildcard ») pour indiquer que toutes sont autorisées.

Vous pouvez déployer votre application FastAPI sur [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com) avec une **seule commande**, allez vous inscrire sur la liste d’attente si ce n’est pas déjà fait. 🚀

## Se connecter { #login }

Vous devez vous assurer que vous avez déjà un compte **FastAPI Cloud** (nous vous avons invité depuis la liste d’attente 😉).

Connectez-vous ensuite :

<div class="termy">

```console
$ fastapi login

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial002_py310.py hl[2,6:8] *}

Les arguments suivants sont pris en charge :

## Métadonnées pour les tags { #metadata-for-tags }

Vous pouvez également ajouter des métadonnées supplémentaires pour les différents tags utilisés pour regrouper vos chemins d'accès avec le paramètre `openapi_tags`.

Il prend une liste contenant un dictionnaire pour chaque tag.

Chaque dictionnaire peut contenir :

* `name` (**requis**) : un `str` avec le même nom de tag que vous utilisez dans le paramètre `tags` de vos *chemins d'accès* et `APIRouter`s.

Es ist möglich, doppelte Header zu empfangen. Damit ist gemeint, denselben Header mit mehreren Werten.

Sie können solche Fälle definieren, indem Sie in der Typdeklaration eine Liste verwenden.

Sie erhalten dann alle Werte von diesem doppelten Header als Python-`list`.

Um beispielsweise einen `X-Token`-Header zu deklarieren, der mehrmals vorkommen kann, können Sie schreiben:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}

* `frozenset` :
    * Dans les requêtes et les réponses, traité de la même manière qu'un `set` :
        * Dans les requêtes, une liste sera lue, les doublons éliminés, puis convertie en `set`.
        * 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.

Il est possible de recevoir des en-têtes en double. Autrement dit, le même en-tête avec plusieurs valeurs.

Vous pouvez définir ces cas à l'aide d'une liste dans la déclaration de type.

Vous recevrez toutes les valeurs de l'en-tête dupliqué sous forme de `list` Python.

Par exemple, pour déclarer un en-tête `X-Token` qui peut apparaître plusieurs fois, vous pouvez écrire :

1. `field` hâlâ standart `dataclasses` içinden import edilir.

2. `pydantic.dataclasses`, `dataclasses` için bir drop-in replacement'tır.

3. `Author` dataclass'ı, `Item` dataclass'larından oluşan bir liste içerir.

4. `Author` dataclass'ı, `response_model` parametresi olarak kullanılır.

5. Request body olarak dataclass'larla birlikte diğer standart type annotation'ları da kullanabilirsiniz.