## Documents OpenAPI et API

Si vous renvoyez directement des codes HTTP et des réponses supplémentaires, ils ne seront pas inclus dans le schéma OpenAPI (la documentation de l'API), car FastAPI n'a aucun moyen de savoir à l'avance ce que vous allez renvoyer.

* Les arguments nommés à passer à la fonction de tâche (`message="some notification"`).

## Injection de dépendances

Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin*, dans une dépendance, dans une sous-dépendance...

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response`

Parce que **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous retournez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt à être utilisé (sérialisable).

Il y a un chapitre entier ici dans la documentation à ce sujet, vous pouvez le lire sur [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

## OpenAPI supplémentaire

Lorsque vous déclarez un *chemin* dans votre application, **FastAPI** génère automatiquement les métadonnées concernant ce *chemin* à inclure dans le schéma OpenAPI.

!!! note "Détails techniques"

# Paramètres de requête

Quand vous déclarez des paramètres dans votre fonction de chemin qui ne font pas partie des paramètres indiqués dans le chemin associé, ces paramètres sont automatiquement considérés comme des paramètres de "requête".

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

La partie appelée requête (ou **query**) dans une URL est l'ensemble des paires clés-valeurs placées après le `?` , séparées par des `&`.

Et seront aussi utilisés dans chaque *opération de chemin* de la documentation utilisant ces modèles :

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Support de l'éditeur

Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de types et de l'auto-complétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez utilisé un classique `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) :

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

# <abbr title="En anglais: Debugging">Débogage</abbr>

Vous pouvez connecter le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr> dans votre éditeur, par exemple avec Visual Studio Code ou PyCharm.

## Faites appel à `uvicorn`

Dans votre application FastAPI, importez et exécutez directement `uvicorn` :

```Python hl_lines="1  15"
{!../../../docs_src/debugging/tutorial001.py!}
```

### À propos de `__name__ == "__main__"`

Ce sont ces personnes qui :

* [Aident les autres à résoudre des problèmes (questions) dans GitHub](help-fastapi.md#aider-les-autres-a-resoudre-les-problemes-dans-github){.internal-link target=_blank}.
* [Créent des Pull Requests](help-fastapi.md#creer-une-pull-request){.internal-link target=_blank}.

2. Importer le dépot cloné comme projet [Maven](https://maven.apache.org/) dans [Eclipse](https://www.eclipse.org/eclipseide/) ou un autre IDE.

### Mettre en place les plugins OpenSearch

Exécuter antrun:run pour récupérer les plugins dans le répertoire des plugins :

    $ mvn antrun:run

### Éxecuter Fess

Exécuter ou debugger org.codelibs.fess.FessBoot dans votre IDE, et aller sur http://localhost:8080/

## Watch le dépôt GitHub pour les releases

Vous pouvez "watch" FastAPI dans GitHub (en cliquant sur le bouton "watch" en haut à droite) : <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/fastapi</a>. 👀

Vous pouvez y sélectionner "Releases only".