* 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

## Importer Path

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

/// info

FastAPI a ajouté le support pour `Annotated` (et a commencé à le recommander) dans la version 0.95.0.

///

### Support d'éditeurs

Tout le framework a été conçu pour être facile et intuitif d'utilisation, toutes les décisions de design ont été testées sur de nombreux éditeurs avant même de commencer le développement final afin d'assurer la meilleure expérience de développement possible.

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.

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response`

/// tip | Astuce

Le "PATCH" est le dernier chiffre, par exemple, dans `0.2.3`, la version PATCH est `3`.

///

Donc, vous devriez être capable d'épingler une version comme suit :

```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```

Les changements non rétrocompatibles et les nouvelles fonctionnalités sont ajoutés dans les versions "MINOR".

/// tip | Astuce

            default_factory=default_factory,
            alias=alias,
            title=title,
            description=description,
            gt=gt,
            ge=ge,
            lt=lt,
            le=le,
            min_length=min_length,
            max_length=max_length,
            discriminator=discriminator,
            multiple_of=multiple_of,
            allow_inf_nan=allow_inf_nan,

Le génerateur de projet adéquat est conçu pour être intégré à ce cluster Docker Swarm avec Traefik et HTTPS décrit ci-dessus.

Vous pouvez générer un projet en 2 min environ.

## Utiliser `BackgroundTasks`

Pour commencer, importez `BackgroundTasks` et définissez un paramètre dans votre *fonction de chemin* avec `BackgroundTasks` comme type déclaré.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}

**FastAPI** créera l'objet de type `BackgroundTasks` pour vous et le passera comme paramètre.

    return item_id


@app.get("/path/param-le/{item_id}")
def get_path_param_le(item_id: float = Path(le=3)):
    return item_id


@app.get("/path/param-lt-gt/{item_id}")
def get_path_param_lt_gt(item_id: float = Path(lt=3, gt=1)):
    return item_id


@app.get("/path/param-le-ge/{item_id}")
def get_path_param_le_ge(item_id: float = Path(le=3, ge=1)):
    return item_id

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.

Et vous pouvez le faire même si le type de données dans la requête n'est pas au format JSON.