* Récupérez les données stockées.
* Placez ces données dans un modèle Pydantic.
* Générez un `dict` sans valeurs par défaut à partir du modèle d’entrée (en utilisant `exclude_unset`).
    * De cette façon, vous mettez à jour uniquement les valeurs effectivement définies par l’utilisateur, au lieu d’écraser des valeurs déjà stockées par des valeurs par défaut de votre modèle.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[10,15] *}

### Gérer les valeurs de retour { #return-values }

Elles peuvent retourner des valeurs ou non, ces valeurs ne seront pas utilisées.

Vous pouvez donc réutiliser une dépendance normale (qui retourne une valeur) que vous utilisez déjà ailleurs ; même si la valeur n'est pas utilisée, la dépendance sera exécutée :

///

## Gérer les en-têtes dupliqués { #duplicate-headers }

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 :

* Validation des données
* Documentation automatique

## Valeurs par défaut { #defaults }

Comme les paramètres de requête ne sont pas une partie fixe d'un chemin, ils peuvent être optionnels et avoir des valeurs par défaut.

Dans l'exemple ci-dessus, ils ont des valeurs par défaut `skip=0` et `limit=10`.

Donc, accéder à l'URL :

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

Et vous pouvez également déclarer des paramètres du corps de la requête comme étant optionnels, en leur assignant une valeur par défaut à `None` :

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Remarque

Notez que, dans ce cas, l'élément `item` récupéré depuis le corps de la requête est optionnel. Comme sa valeur par défaut est `None`.

///

Python se plaindra si vous mettez une valeur avec une « valeur par défaut » avant une valeur qui n'a pas de « valeur par défaut ».

Mais vous pouvez les réorganiser, et avoir la valeur sans défaut (le paramètre de requête `q`) en premier.

Cela n'a pas d'importance pour **FastAPI**. Il détectera les paramètres par leurs noms, types et déclarations par défaut (`Query`, `Path`, etc), il ne se soucie pas de l'ordre.

Elle ne renvoie pas une grande `str` contenant les données au format JSON (sous forme de chaîne). Elle renvoie une structure de données standard de Python (par ex. un `dict`) avec des valeurs et sous-valeurs toutes compatibles avec JSON.

/// note | Remarque

`jsonable_encoder` est en fait utilisée par **FastAPI** en interne pour convertir des données. Mais elle est utile dans de nombreux autres scénarios.

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

Vous pouvez également déclarer un corps comme un `dict` avec des clés d’un certain type et des valeurs d’un autre type.

De cette façon, vous n'avez pas besoin de savoir à l'avance quels sont les noms de champs/attributs valides (comme ce serait le cas avec des modèles Pydantic).

Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle, etc.

Vous devez vous assurer qu'elle contient les données souhaitées et que les valeurs sont dans un format JSON valide (si vous utilisez une `JSONResponse`).

///

/// note | Détails techniques

Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

Dans ce cas, la fonction gestionnaire de l'événement `startup` initialisera la « base de données » des items (juste un `dict`) avec quelques valeurs.

Vous pouvez ajouter plusieurs fonctions de gestion d'événements.

Et votre application ne commencera pas à recevoir des requêtes avant que tous les gestionnaires de l'événement `startup` aient terminé.