//
//	LTYPEI cond freg ',' freg
//	{
//		outcode($1, $2, &$3, 0, &$5);
//	}
	ABSF	F1, F2

//	LTYPEK cond frcon ',' freg
//	{
//		outcode($1, $2, &$3, 0, &$5);
//	}
	ADDD	F1, F2
	MOVF	$0.5, F2 // MOVF $(0.5), F2

//	LTYPEK cond frcon ',' LFREG ',' freg
//	{
//		outcode($1, $2, &$3, $5, &$7);
//	}
	ADDD	F1, F2, F3

//	LTYPEL cond freg ',' freg
//	{

</blockquote>

## Recherche { #investigation }

Si quelque chose vous paraît intéressant et utile pour votre projet, allez-y et consultez-le ; sinon, vous pouvez probablement simplement les ignorer.

/// tip | Astuce

Si vous voulez **apprendre FastAPI** de façon structurée (recommandé), allez lire le [Tutoriel - Guide utilisateur](../tutorial/index.md) chapitre par chapitre à la place.

Mais je vais vous montrer comment améliorer cela ensuite. 🤓

## IDs d’opération personnalisés et meilleurs noms de méthodes { #custom-operation-ids-and-better-method-names }

Et de nombreuses équipes n’utilisent que `PUT`, même pour les mises à jour partielles.

Vous êtes libre de les utiliser comme vous le souhaitez, **FastAPI** n’impose aucune restriction.

Mais ce guide vous montre, plus ou moins, la façon dont ils sont censés être utilisés.

///

### Utiliser le paramètre `exclude_unset` de Pydantic { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }

# Paramètres de chemin et validations numériques { #path-parameters-and-numeric-validations }

De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`.

## Importer `Path` { #import-path }

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

## Créer une instance { #create-an-instance }

Nous pouvons créer une instance de cette classe avec :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[18] *}

Et de cette façon, nous pouvons « paramétrer » notre dépendance, qui contient maintenant « bar », en tant qu’attribut `checker.fixed_content`.

## Utiliser l'instance comme dépendance { #use-the-instance-as-a-dependency }

Pour optimiser la performance lors du renvoi de données JSON, utilisez un type de retour ou un modèle de réponse ; de cette façon, Pydantic prendra en charge la sérialisation en JSON côté Rust, sans passer par Python. Pour en savoir plus, lisez les documents [Tutoriel - Modèle de réponse - Type de retour](../tutorial/response-model.md).

Les valeurs des paramètres dans votre fonction seront :

* `skip=20` : car vous l'avez défini dans l'URL
* `limit=10` : car c'était la valeur par défaut

## Paramètres optionnels { #optional-parameters }

De la même façon, vous pouvez déclarer des paramètres de requête optionnels, en définissant leur valeur par défaut à `None` :

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Ou vous pouvez avoir toute autre façon de communiquer avec l'endpoint WebSocket.

---

Mais pour cet exemple, nous utiliserons un document HTML très simple avec un peu de JavaScript, le tout dans une longue chaîne.

Cela, bien entendu, n'est pas optimal et vous ne l'utiliseriez pas en production.

En production, vous auriez l'une des options ci-dessus.