Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

Donc, pendant ce temps, l'ordinateur pourra effectuer d'autres tâches, pendant que "fichier-lent" 📝 se termine.

Ensuite l'ordinateur / le programme 🤖 reviendra à chaque fois qu'il en a la chance que ce soit parce qu'il attend à nouveau, ou car il 🤖 a fini tout le travail qu'il avait à faire. Il 🤖 regardera donc si les tâches qu'il attend ont terminé d'être effectuées.

* Intégration Python facile avec **Jupyter Kernels** pour le développement à distance ou intra-Docker avec des extensions comme Atom Hydrogen...

Quand on définit un paramètre de requête explicitement avec `Query` on peut aussi déclarer qu'il reçoit une liste de valeur, ou des "valeurs multiples".

Par exemple, pour déclarer un paramètre de requête `q` qui peut apparaître plusieurs fois dans une URL, on écrit :

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py hl[9] *}

Ce qui fait qu'avec une URL comme :

```
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### En résumé

En résumé, vous déclarez **une fois** les types de paramètres, <abbr title="en anglais : body">le corps</abbr>  de la requête, etc. en tant que paramètres de fonction.

Vous faites cela avec les types Python standard modernes.

Il n'était pas basé sur une norme comme OpenAPI et JSON Schema. Il ne serait donc pas simple de l'intégrer à d'autres outils, comme Swagger UI. Mais encore une fois, c'était une idée très innovante.

Il présente une caractéristique intéressante et peu commune : à l'aide du même framework, il est possible de créer des
API et des CLI.

Hug foi um dos primeiros frameworks a implementar a declaração de tipos de parâmetros de API usando anotações de tipo do Python. Isso foi uma ótima ideia que inspirou outras ferramentas a fazer o mesmo.

Ele usou tipos personalizados em suas declarações em vez dos tipos padrão do Python, mas mesmo assim foi um grande passo adiante.

### `response_model` ou Tipo de Retorno { #response-model-or-return-type }

Neste caso, como os dois modelos são diferentes, se anotássemos o tipo de retorno da função como `UserOut`, o editor e as ferramentas reclamariam que estamos retornando um tipo inválido, pois são classes diferentes.

É por isso que neste exemplo temos que declará-lo no parâmetro `response_model`.

pode ser utilizada como uma dependência do **FastAPI**.

Na realidade, o FastAPI utiliza esses dois decoradores internamente.

///

## Uma dependência de banco de dados com `yield` { #a-database-dependency-with-yield }

        FileOutputStream fos = null;
        try {
            fos = new FileOutputStream(propertiesFile);
            properties.store(fos, propertiesFile.getName());
        } catch (final IOException e) {
            throw new FileAccessException("ECL0112", new Object[] { propertiesFile.getAbsolutePath() }, e);
        } finally {
            if (fos != null) {
                try {