## Opinions { #opinions }

« _[...] J'utilise beaucoup **FastAPI** ces derniers temps. [...] Je prévois de l'utiliser dans mon équipe pour tous les **services de ML chez Microsoft**. Certains d'entre eux sont intégrés au cœur de **Windows** et à certains produits **Office**._ »

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26"><small>(ref)</small></a></div>

Une autre option consiste à utiliser un **service cloud** qui fait davantage de travail, y compris la mise en place de HTTPS. Il peut avoir certaines restrictions ou vous facturer davantage, etc. Mais dans ce cas, vous n'auriez pas à configurer vous‑même un TLS Termination Proxy.

Je vous montrerai des exemples concrets dans les prochains chapitres.

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{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py310.py hl[18:19,26:27] *}

De la même manière, vous pouvez avoir certaines dépendances avec `yield` et d'autres avec `return`, et faire en sorte que certaines dépendent des autres.

Et vous pouvez avoir une seule dépendance qui exige plusieurs autres dépendances avec `yield`, etc.

Vous pouvez combiner les dépendances comme vous le souhaitez.

Elles sont gérées automatiquement par **FastAPI** et converties en JSON.

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## Ajouter des en-têtes personnalisés { #add-custom-headers }

Dans certaines situations, il est utile de pouvoir ajouter des en-têtes personnalisés à l'erreur HTTP. Par exemple, pour certains types de sécurité.

Vous n'aurez probablement pas besoin de l'utiliser directement dans votre code.

* [Stainless](https://www.stainless.com/?utm_source=fastapi&utm_medium=referral)
* [liblab](https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi?utm_source=fastapi)

Certaines de ces solutions peuvent aussi être open source ou proposer des niveaux gratuits, afin que vous puissiez les essayer sans engagement financier. D’autres générateurs de SDK commerciaux existent et peuvent être trouvés en ligne. 🤓

## Où les packages sont-ils installés { #where-are-packages-installed }

Lorsque vous installez Python, il crée des répertoires avec des fichiers sur votre ordinateur.

Certains de ces répertoires sont chargés de contenir tous les packages que vous installez.

Mais comme les données TypeScript ne sont pas préservées après la compilation en JavaScript, il ne peut pas compter sur les types pour définir la validation, la sérialisation et la documentation en même temps. En raison de cela et de certaines décisions de conception, pour obtenir la validation, la sérialisation et la génération automatique de schémas, il est nécessaire d'ajouter des décorateurs à de nombreux endroits. Cela devient donc assez verbeux.

Cela peut être utilisé comme un raccourci rapide si vous n'avez qu'un seul modèle Pydantic et que vous souhaitez supprimer certaines données de la sortie.

/// tip | Astuce

Mais il est toujours recommandé d'utiliser les idées ci-dessus, en utilisant plusieurs classes, plutôt que ces paramètres.

Voir la section `### Headings` dans l’invite générale dans `scripts/translate.py`.

Pour certaines consignes spécifiques à la langue, voir par exemple la section `### Headings` dans `docs/de/llm-prompt.md`.

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## Termes utilisés dans les documents { #terms-used-in-the-docs }

//// tab | Test

* `int`
* `float`
* `bool`
* `bytes`

{* ../../docs_src/python_types/tutorial005_py310.py hl[1] *}

### Module `typing` { #typing-module }

Pour certains cas d'utilisation supplémentaires, vous pourriez avoir besoin d'importer certains éléments depuis le module standard `typing`, par exemple lorsque vous voulez déclarer que quelque chose a « n'importe quel type », vous pouvez utiliser `Any` depuis `typing` :

```python