- pour **l'entrée**, `description` ne sera **pas requis**
- pour **la sortie**, il sera **requis** (et éventuellement `None`, ou en termes JSON, `null`)

### Modèle de sortie dans les documents { #model-for-output-in-docs }

```json
{
  "description": "Some data",
  "content": "hello"
}
```

## Pydantic `bytes` pour les données de sortie { #pydantic-bytes-for-output-data }

Vous pouvez également utiliser des champs `bytes` avec `ser_json_bytes` dans la configuration du modèle pour les données de sortie ; Pydantic sérialisera alors les octets en base64 lors de la génération de la réponse JSON.

## URL des documents { #docs-urls }

Vous pouvez configurer les deux interfaces utilisateur de documentation incluses :

* **Swagger UI** : servie à `/docs`.
    * Vous pouvez définir son URL avec le paramètre `docs_url`.
    * Vous pouvez la désactiver en définissant `docs_url=None`.
* **ReDoc** : servie à `/redoc`.
    * Vous pouvez définir son URL avec le paramètre `redoc_url`.
    * Vous pouvez la désactiver en définissant `redoc_url=None`.

* Il peut faire quelque chose avec cette **réponse** ou exécuter tout code nécessaire.
* Enfin, il renvoie la **réponse**.

/// note | Détails techniques

Si vous avez des dépendances avec `yield`, le code de sortie s’exécutera après le middleware.

S’il y avait des tâches d’arrière-plan (présentées dans la section [Tâches d’arrière-plan](background-tasks.md), que vous verrez plus tard), elles s’exécuteront après tous les middlewares.

///

Mais vous n'avez pas à vous en soucier non plus, les `dict` entrants sont convertis automatiquement et votre sortie est également convertie automatiquement en JSON.

## Corps de `dict` arbitraires { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Vous pouvez limiter les lignes utilisées de la docstring d’une fonction de chemin d’accès pour OpenAPI.

L’ajout d’un `\f` (un caractère « form feed » échappé) amène **FastAPI** à tronquer la sortie utilisée pour OpenAPI à cet endroit.

Cela n’apparaîtra pas dans la documentation, mais d’autres outils (comme Sphinx) pourront utiliser le reste.

Vous pouvez utiliser [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) de la même équipe Pydantic.

Cet outil vous aidera à modifier automatiquement la majeure partie du code à adapter.

En poursuivant l'exemple précédent, il est courant d'avoir plusieurs modèles liés.

C'est particulièrement vrai pour les modèles d'utilisateur, car :

* Le modèle d'entrée doit pouvoir contenir un mot de passe.
* Le modèle de sortie ne doit pas avoir de mot de passe.
* Le modèle de base de données devra probablement avoir un mot de passe haché.

/// danger | Danger

/// info

Ajouté dans FastAPI 0.134.0.

///

## Cas d'utilisation { #use-cases }

Vous pouvez l'utiliser si vous souhaitez diffuser des chaînes pures, par exemple directement depuis la sortie d'un service d'**IA LLM**.

Vous pouvez également l'utiliser pour diffuser de gros fichiers binaires, en envoyant chaque bloc de données au fur et à mesure de la lecture, sans tout charger en mémoire d'un coup.

Mais voici le point clé.

La partie sécurité et injection de dépendances est écrite une seule fois.

Et vous pouvez la rendre aussi complexe que vous le souhaitez. Et malgré tout, ne l'écrire qu'une seule fois, en un seul endroit. Avec toute la flexibilité.

Mais vous pouvez avoir des milliers d'endpoints (*chemins d'accès*) utilisant le même système de sécurité.