entities.put("Ugrave", "\u00d9");
        entities.put("Uacute", "\u00da");
        entities.put("Ucirc", "\u00db");
        entities.put("Uuml", "\u00dc");
        entities.put("Yacute", "\u00dd");
        entities.put("THORN", "\u00de");
        entities.put("szlig", "\u00df");
        entities.put("agrave", "\u00e0");
        entities.put("aacute", "\u00e1");
        entities.put("acirc", "\u00e2");

	"times":    "\u00D7",
	"Oslash":   "\u00D8",
	"Ugrave":   "\u00D9",
	"Uacute":   "\u00DA",
	"Ucirc":    "\u00DB",
	"Uuml":     "\u00DC",
	"Yacute":   "\u00DD",
	"THORN":    "\u00DE",
	"szlig":    "\u00DF",
	"agrave":   "\u00E0",
	"aacute":   "\u00E1",
	"acirc":    "\u00E2",
	"atilde":   "\u00E3",
	"auml":     "\u00E4",
	"aring":    "\u00E5",
	"aelig":    "\u00E6",
	"ccedil":   "\u00E7",

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`

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aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.
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occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia deserunt mollit anim id est laborum.

## Decision

Vous devriez le faire après avoir ajouté toutes vos *paramètres de chemin*.

```Python hl_lines="2  12-21  24"
{!../../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002.py!}
```

!!! tip "Astuce"

// but marks include combining marks, and then we must deal not
// only with case folding but also normalization: both U+00E9 ('é')
// and U+0065 U+0301 ('e' followed by combining acute accent)
// look the same on the page and are treated by some file systems
// as the same path. If we do allow Unicode marks in paths, there
// must be some kind of normalization to allow only one canonical

Mais vous pouvez aussi profiter du parallélisme et multiprocessing afin de gérer des charges **CPU bound** qui sont récurrentes dans les systèmes de *Machine Learning*.

labels.esreq_configuration	=	Demande à OpenSearch
labels.esreq_request_file	=	Demander un fichier
labels.requestFile	=	Demander un fichier
labels.esreq_button_upload	=	Envoyer
labels.facet_is_not_found	=	Aucune concordance
labels.doc_score	=	Score:
labels.development_mode_warning	=	Exécution en mode Développement. Pour une utilisation en production, veuillez installer un serveur OpenSearch autonome.