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.

Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel :

* Si le paramètre est aussi déclaré dans le **chemin**, il sera utilisé comme paramètre de chemin.
* Si le paramètre est d'un **type singulier** (comme `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), il sera interprété comme un paramètre de **requête**.

# Démarrage

Le fichier **FastAPI** le plus simple possible pourrait ressembler à cela  :

```Python
{!../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

Copiez ce code dans un fichier nommé `main.py`.

Démarrez le serveur :

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

## 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.

Comme nous devons remplacer la valeur par défaut `None` dans la fonction par `Query()`, nous pouvons maintenant définir la valeur par défaut avec le paramètre `Query(default=None)`, il sert le même objectif qui est de définir cette valeur par défaut.

Donc :

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None)
```

... rend le paramètre optionnel, et est donc équivalent à :

```Python
q: Union[str, None] = None
```

            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,

- Ouvrir le menu "Run".
- Sélectionnez l'option "Debug...".
- Un menu contextuel s'affiche alors.
- Sélectionnez le fichier à déboguer (dans ce cas, `main.py`).

Il démarrera alors le serveur avec votre code **FastAPI**, s'arrêtera à vos points d'arrêt, etc.

Voici à quoi cela pourrait ressembler :

## 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.

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`

Il utilisera le code HTTP par défaut ou celui que vous avez défini dans votre *chemin d'accès*.

## Codes HTTP supplémentaires

Si vous souhaitez renvoyer des codes HTTP supplémentaires en plus du code principal, vous pouvez le faire en renvoyant directement une `Response`, comme une `JSONResponse`, et en définissant directement le code HTTP supplémentaire.