@app.get("/items/{item_id}")
async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

**Note**

Si vous n'êtes pas familier avec cette notion, consultez la section _"Vous êtes pressés ?"_ à propos de <a href="https://fastapi.tiangolo.com/fr/async/#vous-etes-presses" target="_blank">`async` et `await` dans la documentation</a>.

</details>

### Lancez

Néanmoins, nous pouvons déclarer le schéma attendu pour le corps de la requête.

### Type de contenu OpenAPI personnalisé

En utilisant cette même astuce, vous pouvez utiliser un modèle Pydantic pour définir le schéma JSON qui est ensuite inclus dans la section de schéma OpenAPI personnalisée pour le *chemin* concerné.

{% endif %}
{% endfor %}

</div>

{% endfor %}
{% endif %}

## À propos des données - détails techniques

L'intention de cette page est de souligner l'effort de la communauté pour aider les autres.

Vous écrivez du python standard avec des annotations de types:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Déclare une variable comme étant une str
# et profitez de l'aide de votre IDE dans cette fonction
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modèle Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```
Qui peuvent ensuite être utilisés comme cela:

# Concurrence et les mots-clés async et await

Cette page vise à fournir des détails sur la syntaxe `async def` pour les *fonctions de chemins* et quelques rappels sur le code asynchrone, la concurrence et le parallélisme.

## Vous êtes pressés ?

<abbr title="'too long; didn't read' en anglais, ou 'trop long ; j'ai pas lu'"><strong>TL;DR :</strong></abbr>

Si vous utilisez des bibliothèques tierces qui nécessitent d'être appelées avec `await`, telles que :

Flask est un "micro-framework", il ne comprend pas d'intégrations de bases de données ni beaucoup de choses qui sont fournies par défaut dans Django.

Cette simplicité et cette flexibilité permettent d'utiliser des bases de données NoSQL comme principal système de stockage de données.

Comme il est très simple, son apprentissage est relativement intuitif, bien que la documentation soit quelque peu

Et les sections suivantes supposent que vous l'avez lu et que vous en connaissez les idées principales.

## Cours TestDriven.io

Si vous souhaitez suivre un cours pour débutants avancés pour compléter cette section de la documentation, vous pouvez consulter : <a href="https://testdrive.io/courses/tdd-fastapi/" class="external- link" target="_blank">Développement piloté par les tests avec FastAPI et Docker</a> par **TestDriven.io**.

Les réponses générées au format OpenAPI pour cette *opération de chemin* seront :

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {
        "404": {

Par défaut, **FastAPI** convertirait automatiquement cette valeur de retour en JSON en utilisant le `jsonable_encoder` expliqué dans [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

Et ajouter des annotations de types ne crée normalement pas de différence avec le comportement qui aurait eu lieu si elles n'étaient pas là.

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">