En résumé, vous déclarez **une fois** les types de paramètres, le corps, etc. en tant que paramètres de fonction.

Vous faites cela avec les types Python standard modernes.

Vous n'avez pas à apprendre une nouvelle syntaxe, les méthodes ou les classes d'une bibliothèque spécifique, etc.

Juste du **Python** standard.

Par exemple, pour un `int` :

```Python
item_id: int
```

données qui ne dépendent pas des ressources des dépendances avec `yield`.

Par exemple, au lieu d’utiliser la même session de base de données, vous créeriez une nouvelle session de base de données à l’intérieur de la tâche d’arrière‑plan, et vous obtiendriez les objets depuis la base de données en utilisant cette nouvelle session. Puis, au lieu de passer l’objet obtenu depuis la base de données en paramètre à la fonction de tâche d’arrière‑plan, vous passeriez l’identifiant (ID) de cet objet...

Vous pouvez alors essayer de les aider à résoudre ces questions.

## Poser des questions { #ask-questions }

///

### Le champ `examples` de JSON Schema { #json-schemas-examples-field }

Ensuite, JSON Schema a ajouté un champ [`examples`](https://json-schema.org/draft/2019-09/json-schema-validation.html#rfc.section.9.5) dans une nouvelle version de la spécification.

Puis le nouveau OpenAPI 3.1.0 s'est basé sur la dernière version (JSON Schema 2020-12) qui incluait ce nouveau champ `examples`.

## Utiliser des dépendances avec `yield` et `except` { #dependencies-with-yield-and-except }

Si vous interceptez une exception avec `except` dans une dépendance avec `yield` et que vous ne la relancez pas (ou que vous ne levez pas une nouvelle exception), FastAPI ne pourra pas remarquer qu'il y a eu une exception, de la même manière que cela se produirait avec Python classique :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial008c_an_py310.py hl[15:16] *}

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py310/test_main.py hl[9:10,13,21] *}

Dans la surcharge de dépendance, nous définissons une nouvelle valeur pour `admin_email` lors de la création du nouvel objet `Settings`, puis nous renvoyons ce nouvel objet.

Nous pouvons ensuite tester qu'il est bien utilisé.

## Lire un fichier `.env` { #reading-a-env-file }

* [Redis](https://hub.docker.com/_/redis), etc.

En utilisant une image de conteneur pré-construite, il est très facile de **combiner** et d'utiliser différents outils. Par exemple, pour essayer une nouvelle base de données. Dans la plupart des cas, vous pouvez utiliser les **images officielles** et simplement les configurer avec des variables d'environnement.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Uniquement du Python moderne { #just-modern-python }

Tout est basé sur les déclarations de **types Python** standard (grâce à Pydantic). Aucune nouvelle syntaxe à apprendre. Juste du Python moderne standard.

### Burgers parallèles { #parallel-burgers }

/// note | Remarque

Si vous consultez la nouvelle (fausse) base de données `fake_users_db`, vous verrez à quoi ressemble maintenant le mot de passe haché : `"$argon2id$v=19$m=65536,t=3,p=4$wagCPXjifgvUFBzq4hqe3w$CYaIb8sB+wtD+Vu/P4uod1+Qof8h+1g7bbDlBID48Rc"`.

///