# Pydantic >= 2.12.0 warns about field specific metadata that is unused
            # (e.g. `TypeAdapter(Annotated[int, Field(alias='b')])`). In some cases, we
            # end up building the type adapter from a model field annotation so we
            # need to ignore the warning:
            if shared.PYDANTIC_VERSION_MINOR_TUPLE >= (2, 12):
                from pydantic.warnings import UnsupportedFieldAttributeWarning

Les modèles, bien qu'ils soient généralement livrés avec une configuration spécifique, sont conçus pour être flexibles et personnalisables. Cela vous permet de les modifier et de les adapter aux exigences de votre projet, ce qui en fait un excellent point de départ. 🏁

Vous pouvez utiliser [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) de la même équipe Pydantic.

Cet outil vous aidera à modifier automatiquement la majeure partie du code à adapter.

Après cela, vous pouvez exécuter les tests et vérifier que tout fonctionne. Si c'est le cas, vous avez terminé. 😎

## Pydantic v1 dans v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

=== ":material-language-kotlin: Kotlin"
    ```kotlin
      private val client = OkHttpClient()
      private val moshi = Moshi.Builder().build()
      private val gistJsonAdapter = moshi.adapter(Gist::class.java)

      fun run() {
        val request = Request.Builder()
            .url("https://api.github.com/gists/c2a7c39532239ff261be")
            .build()

Le `name="static"` lui donne un nom utilisable en interne par **FastAPI**.

Tous ces paramètres peuvent être différents de « `static` », adaptez-les aux besoins et aux détails spécifiques de votre propre application.

## Plus d'informations { #more-info }

# Full Stack FastAPI Template { #full-stack-fastapi-template }

_Templates_, embora tipicamente venham com alguma configuração específica, são desenhados para serem flexíveis e customizáveis. Isso permite que você os modifique e adapte para as especificações do seu projeto, fazendo-os um excelente ponto de partida. 🏁

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image04.png">

## Modifier les paramètres Swagger UI par défaut { #change-default-swagger-ui-parameters }

FastAPI inclut des paramètres de configuration par défaut adaptés à la plupart des cas d'utilisation.

Il inclut ces configurations par défaut :

{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[9:24] hl[18:24] *}

C'est pourquoi, lorsqu'on parle de la version 2.0, il est courant de dire « Swagger », et pour la version 3+ « OpenAPI ».

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Adopter et utiliser une norme ouverte pour les spécifications des API, au lieu d'un schéma personnalisé.

Intégrer des outils d'interface utilisateur basés sur des normes :

* [Swagger UI](https://github.com/swagger-api/swagger-ui)

from ._compat import (
    Url,
    is_pydantic_v1_model_instance,
)


# Taken from Pydantic v1 as is
def isoformat(o: datetime.date | datetime.time) -> str:
    return o.isoformat()


# Adapted from Pydantic v1
# TODO: pv2 should this return strings instead?
def decimal_encoder(dec_value: Decimal) -> int | float:
    """
    Encodes a Decimal as int if there's no exponent, otherwise float

/// tip | Astuce

Lorsque vous écrivez le code pour documenter un callback, il peut être utile d’imaginer que vous êtes cette *personne développeuse externe*. Et que vous implémentez actuellement l’*API externe*, pas *votre API*.

Adopter temporairement ce point de vue (celui de la *personne développeuse externe*) peut vous aider à trouver plus évident où placer les paramètres, le modèle Pydantic pour le corps, pour la réponse, etc., pour cette *API externe*.

///