```Python hl_lines="6  11"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial003.py!}
```

Sinon, le chemin `/users/{user_id}` correspondrait aussi à `/users/me`, la fonction "croyant" qu'elle a reçu un paramètre `user_id` avec pour valeur `"me"`.

## Valeurs prédéfinies

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

Ici la variable `app` sera une "instance" de la classe `FastAPI`.

Ce sera le point principal d'interaction pour créer toute votre API.

Cette `app` est la même que celle à laquelle fait référence `uvicorn` dans la commande :

<div class="termy">

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

Contrairement aux fonctions que **FastAPI** appelle pour vous : les *fonctions de chemin* et dépendances.

Si votre fonction utilitaire est une fonction classique définie avec `def`, elle sera appelée directement (telle qu'écrite dans votre code), pas dans une threadpool, si la fonction est définie avec `async def` alors vous devrez attendre (avec `await`) que cette fonction se termine avant de passer à la suite du code.

---

d'utiliser des décorateurs qui peuvent être placés juste au-dessus de la fonction qui gère l'endpoint). Cette
méthode est plus proche de celle de Django que de celle de Flask (et Starlette). Il sépare dans le code des choses
qui sont relativement fortement couplées.

!!! check "A inspiré **FastAPI** à"

labels.webApiJson=JSON-Antwort
labels.webConfigName=Web-Konfigurationsname
labels.allLanguages=Alle Sprachen
labels.dictId=Wörterbuch-ID
labels.docId=Dokument-ID
labels.endTime=Endzeitpunkt
labels.hq=hq
labels.inputs=Quelle
labels.jobLogging=Protokollierung
labels.jobName=Name
labels.jobStatus=Status
labels.labelTypeIds=Label
labels.lang=Sprache
labels.outputs=Ziel
labels.pos=POS
labels.purgeJobLogDay=Bereinige Suchprotokoll nach

---

## **Typer**, la FastAPI delle CLI

<a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

Und das Hinzufügen von Typhinweisen ändert normalerweise nichts an dem, was ohne sie passieren würde.

Aber jetzt stellen Sie sich vor, Sie sind wieder mitten in der Erstellung dieser Funktion, aber mit Typhinweisen.

An derselben Stelle versuchen Sie, die Autovervollständigung mit „Strg+Leertaste“ auszulösen, und Sie sehen:

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

<img src="/img/python-types/image05.png">

Sans types, c'est presque impossible à réaliser.

Vous remarquerez que la variable `item` n'est qu'un des éléments de la list `items`.

Et pourtant, l'éditeur sait qu'elle est de type `str` et pourra donc vous aider à l'utiliser.

#### `Tuple` et `Set`

C'est le même fonctionnement pour déclarer un `tuple` ou un `set` :

```Python hl_lines="1  4"

    ```

Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

!!! check
    Sprich, mit der gleichen Python-Typdeklaration gibt Ihnen **FastAPI** Datenvalidierung.

    Beachten Sie, dass die Fehlermeldung auch direkt die Stelle anzeigt, wo die Validierung nicht erfolgreich war.

    Das ist unglaublich hilfreich, wenn Sie Code entwickeln und debuggen, welcher mit ihrer API interagiert.

## Dokumentation