Vous pouvez combiner des *chemins d'accès* FastAPI classiques avec GraphQL dans la même application.

/// tip | Astuce

**GraphQL** résout des cas d'utilisation très spécifiques.

Il présente des **avantages** et des **inconvénients** par rapport aux **API web** classiques.

Assurez-vous d'évaluer si les **bénéfices** pour votre cas d'utilisation compensent les **inconvénients**. 🤓

Base64 peut encoder des données binaires en chaînes, mais pour cela il doit utiliser plus de caractères que les données binaires originales ; c'est donc en général moins efficace que des fichiers classiques.

N'utilisez base64 que si vous devez absolument inclure des données binaires dans du JSON et que vous ne pouvez pas utiliser des fichiers pour cela.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

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### Fonctions de chemin d'accès non asynchrones { #non-async-path-operation-functions }

Vous pouvez aussi utiliser des fonctions `def` classiques (sans `async`), et utiliser `yield` de la même manière.

FastAPI s'assure qu'elle s'exécute correctement afin de ne pas bloquer la boucle d'événements.

### Fonctions de chemin d'accès non async { #non-async-path-operation-functions }

Vous pouvez également utiliser des fonctions `def` classiques (sans `async`), et utiliser `yield` de la même manière.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[26:29] hl[27] *}

### Sans annotation { #no-annotation }

De cette façon, vous pouvez effectuer la mise à niveau et vous assurer que tout fonctionne toujours comme prévu.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

Dans de nombreux cas, lorsque vous utilisez des modèles Pydantic classiques sans personnalisations, vous pourrez automatiser la majeure partie du processus de migration de Pydantic v1 à Pydantic v2.

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

Le code suivant l'instruction `yield` est exécuté après la réponse :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}

/// tip | Astuce

Vous pouvez utiliser des fonctions `async` ou des fonctions classiques.

**FastAPI** fera ce qu'il faut dans chaque cas, comme avec des dépendances normales.

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## Créer une dépendance avec `yield` et `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }

Toute autre fonction utilitaire que vous appelez directement peut être créée avec un classique `def` ou avec `async def` et FastAPI n'aura pas d'impact sur la façon dont vous l'appelez.

Contrairement aux fonctions que FastAPI appelle pour vous : les *fonctions de chemin d'accès* et dépendances.

    Là encore, vous pouvez combiner `dataclasses` avec des annotations de type standard.

8. Notez que cette *fonction de chemin d'accès* utilise un `def` classique au lieu de `async def`.

    Comme toujours, avec FastAPI vous pouvez combiner `def` et `async def` selon vos besoins.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Comme cela se passe côté Rust, la performance sera bien meilleure que si cela était fait avec le Python classique et la classe `JSONResponse`.

Lorsque vous utilisez un `response_model` ou un type de retour, FastAPI n'utilise ni le `jsonable_encoder` pour convertir les données (ce qui serait plus lent) ni la classe `JSONResponse`.

Cela a été modifié dans la version 0.110.0 pour corriger une consommation de mémoire non gérée due aux exceptions transmises sans gestionnaire (erreurs internes du serveur), et pour rendre le comportement cohérent avec celui du code Python classique.

### Tâches d'arrière‑plan et dépendances avec `yield`, Détails techniques { #background-tasks-and-dependencies-with-yield-technical-details }