Ce qui améliore le support pour les modèles Pydantic avec :

* de l'auto-complétion
* des vérifications de type
* du "refactoring" (ou remaniement de code)
* de la recherche
* de l'inspection

///

## Utilisez le modèle

Dans la fonction, vous pouvez accéder à tous les attributs de l'objet du modèle directement :

{* ../../docs_src/body/tutorial002.py hl[21] *}

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.

# Renvoyer directement une réponse

Lorsque vous créez une *opération de chemins* **FastAPI**, vous pouvez normalement retourner n'importe quelle donnée : un `dict`, une `list`, un modèle Pydantic, un modèle de base de données, etc.

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}.

Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.

**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.

Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire :

```Python hl_lines="18 22"

Disons que vous avez seulement un paramètre `item` dans le body, correspondant à un modèle Pydantic `Item`.

Par défaut, **FastAPI** attendra sa déclaration directement dans le body.

```

/// warning | "Attention"

Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, comme dans l'exemple ci-dessus, elle sera renvoyée directement.

Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

///

/// note | "Détails techniques"

    * les types Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * les objets `datetime`.
    * les objets `UUID`.
    * les modèles de base de données.
    * ... et beaucoup plus.
* La documentation API interactive automatique, avec 2 interfaces utilisateur au choix :
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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///

/// tip | "Astuce"

Pour ceux qui se demandent, "AlexNet", "ResNet", et "LeNet" sont juste des noms de <abbr title="Techniquement, des architectures de modèles">modèles</abbr> de Machine Learning.

///

### Déclarer un paramètre de chemin

Créez ensuite un *paramètre de chemin* avec une annotation de type désignant l'énumération créée précédemment (`ModelName`) :

Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.

///

### Krok 5: zwróć zawartość

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *}

Możesz zwrócić `dict`, `list`, pojedynczą wartość jako `str`, `int`, itp.

Możesz również zwrócić modele Pydantic (więcej o tym później).

Istnieje wiele innych obiektów i modeli, które zostaną automatycznie skonwertowane do formatu JSON (w tym ORM itp.). Spróbuj użyć swoich ulubionych, jest bardzo prawdopodobne, że są już obsługiwane.