Et quand vous retournez une `Response`, **FastAPI** la transmet directement.

Elle ne fera aucune conversion de données avec les modèles Pydantic, elle ne convertira pas le contenu en un type quelconque.

Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez retourner n'importe quel type de données, surcharger n'importe quelle déclaration ou validation de données.

Ensuite, nous utilisons directement la requête et extrayons son contenu en tant qu'octets. Cela signifie que FastAPI n'essaiera même pas d'analyser le payload de la requête en tant que JSON.

Et nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :

```Python hl_lines="26-33"

    Le bon endroit est :

    * Dans la clé `content`, qui a pour valeur un autre objet JSON (`dict`) qui contient :
        * Une clé avec le type de support, par ex. `application/json`, qui contient comme valeur un autre objet JSON, qui contient :
            * Une clé `schema`, qui a pour valeur le schéma JSON du modèle, voici le bon endroit.

* de la donnée soit envoyée par le client à travers le réseau
* de la donnée envoyée depuis votre programme soit reçue par le client à travers le réseau
* le contenu d'un fichier sur le disque soit lu par le système et passé à votre programme
* le contenu que votre programme a passé au système soit écrit sur le disque
* une opération effectuée à distance par une API se termine
* une opération en BDD se termine

Mais vous voulez aussi qu'il accepte de nouveaux éléments. Et lorsque les éléments n'existaient pas auparavant, il les crée et renvoie un code HTTP de 201 "Créé".

Pour y parvenir, importez `JSONResponse` et renvoyez-y directement votre contenu, en définissant le `status_code` que vous souhaitez :

```Python hl_lines="4 25"
{!../../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py!}
```

!!! warning "Attention"

{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

...et déclarez que son type est le modèle que vous avez créé : `Item`.

## Résultats

En utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** réussit à :

* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
* Valider la donnée.

* `close()`: 🔐 📁.

🌐 👫 👩‍🔬 `async` 👩‍🔬, 👆 💪 "⌛" 👫.

🖼, 🔘 `async` *➡ 🛠️ 🔢* 👆 💪 🤚 🎚 ⏮️:

```Python
contents = await myfile.read()
```

🚥 👆 🔘 😐 `def` *➡ 🛠️ 🔢*, 👆 💪 🔐 `UploadFile.file` 🔗, 🖼:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

!!! note "`async` 📡 ℹ"
    🕐❔ 👆 ⚙️ `async` 👩‍🔬, **FastAPI** 🏃 📁 👩‍🔬 🧵 & ⌛ 👫.

!!! note "💃 📡 ℹ"

* `close()`: 파일을 닫습니다.

상기 모든 메소드들이 `async` 메소드이기 때문에 “await”을 사용하여야 합니다.

예를들어, `async` *경로 작동 함수*의 내부에서 다음과 같은 방식으로 내용을 가져올 수 있습니다:

```Python
contents = await myfile.read()
```

만약 일반적인 `def` *경로 작동 함수*의 내부라면, 다음과 같이 `UploadFile.file` 에 직접 접근할 수 있습니다:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

!!! note  "`async` 기술적 세부사항"
    `async` 메소드들을 사용할 때 **FastAPI**는 스레드풀에서 파일 메소드들을 실행하고 그들을 기다립니다.

    response = client.post(
        "/items/",
        content='{"name": "Foo", "price": 50.5}',
        headers={"Content-Type": "application/geo+json"},
    )
    assert response.status_code == 200, response.text


@needs_py310
def test_no_content_type_is_json(client: TestClient):
    response = client.post(
        "/items/",
        content='{"name": "Foo", "price": 50.5}',
    )

        "/items/",
        content='{"name": "Foo", "price": 50.5}',
        headers={"Content-Type": "application/geo+json"},
    )
    assert response.status_code == 200, response.text


def test_no_content_type_is_json(client: TestClient):
    response = client.post(
        "/items/",
        content='{"name": "Foo", "price": 50.5}',
    )
    assert response.status_code == 200, response.text