## Installer des gestionnaires d'exception personnalisés { #install-custom-exception-handlers }

Vous pouvez ajouter des gestionnaires d'exception personnalisés avec [les mêmes utilitaires d'exception de Starlette](https://www.starlette.dev/exceptions/).

Supposons que vous ayez une exception personnalisée `UnicornException` que vous (ou une bibliothèque que vous utilisez) pourriez `raise`.

Mais en prêtant attention aux tests de performance et aux comparaisons, vous devez tenir compte de ce qui suit.

## Tests de performance et rapidité { #benchmarks-and-speed }

    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

elles seront incluses dans la réponse.

#### Données avec les mêmes valeurs que les valeurs par défaut { #data-with-the-same-values-as-the-defaults }

Si les données ont les mêmes valeurs que les valeurs par défaut, comme l'article avec l'ID `baz` :

```Python hl_lines="3  5-6"
{
    "name": "Baz",
    "description": None,

///

### Créer un héros { #create-a-hero }

Comme chaque modèle SQLModel est aussi un modèle Pydantic, vous pouvez l'utiliser dans les mêmes **annotations de type** que vous utiliseriez pour des modèles Pydantic.

Par exemple, si vous déclarez un paramètre de type `Hero`, il sera lu depuis le **corps JSON**.

///

/// note | Détails techniques

Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

Par commodité pour vous, le développeur, **FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous la forme de `fastapi.responses`. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en est de même avec `status`.

///

///

## Déclarer des métadonnées { #declare-metadata }

Vous pouvez déclarer les mêmes paramètres que pour `Query`.

Par exemple, pour déclarer une valeur de métadonnée `title` pour le paramètre de chemin `item_id`, vous pouvez écrire :

## Configurer OpenAPI de manière conditionnelle avec des paramètres et des variables d'environnement { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

Vous pouvez facilement utiliser les mêmes paramètres Pydantic pour configurer votre OpenAPI généré et les interfaces utilisateur des documents.

Par exemple :

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

Cela sera particulièrement utile lorsque vous l’utiliserez dans une **grande base de code** où vous utilisez **les mêmes dépendances** encore et encore dans **de nombreux chemins d’accès**.

## Utiliser `async` ou non { #to-async-or-not-to-async }

Comme les dépendances seront aussi appelées par **FastAPI** (tout comme vos fonctions de chemins d’accès), les mêmes règles s’appliquent lors de la définition de vos fonctions.

/// note | Détails techniques

Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import Response` ou `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous `fastapi.responses` simplement pour votre commodité, en tant que développeur. Mais la plupart des réponses disponibles viennent directement de Starlette.

La <dfn title="spécification">spécification</dfn> exige que les champs soient exactement nommés `username` et `password`, et qu'ils soient envoyés en tant que champs de formulaire, pas en JSON.

Avec `Form`, vous pouvez déclarer les mêmes configurations que pour `Body` (ainsi que `Query`, `Path`, `Cookie`), y compris la validation, des exemples, un alias (p. ex. `user-name` au lieu de `username`), etc.

/// info