## Valeurs prédéfinies

Si vous avez une *fonction de chemin* qui reçoit un *paramètre de chemin*, mais que vous voulez que les valeurs possibles des paramètres soient prédéfinies, vous pouvez utiliser les <abbr title="Enumeration">`Enum`</abbr> de Python.

### Création d'un `Enum`

Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`.

!!! info

!!! info

      - name: Install build dependencies
        run: pip install build
      - name: Build source distribution
        env:
          TIANGOLO_BUILD_PACKAGE: ${{ matrix.package }}
        run: python -m build --sdist
      - name: Decompress source distribution
        run: |
          cd dist
          tar xvf fastapi*.tar.gz
      - name: Install test dependencies
        run: |
          cd dist/fastapi*/

Pendant que vous êtes assis à table, en attendant que les burgers 🍔 soient prêts, vous pouvez passer ce temps à admirer à quel point votre crush 😍 est géniale, mignonne et intelligente ✨😍✨.

!!! info

Und Sie können Abhängigkeiten mit `async def` innerhalb normaler `def`-*Pfadoperation-Funktionen* oder `def`-Abhängigkeiten innerhalb von `async def`-*Pfadoperation-Funktionen*, usw. deklarieren.

Es spielt keine Rolle. **FastAPI** weiß, was zu tun ist.

!!! note "Hinweis"

**Es wird empfohlen, `Annotated` zu verwenden**, statt des Defaultwertes im Funktionsparameter, das ist aus mehreren Gründen **besser**: 🤓

Der **Default**wert des **Funktionsparameters** ist der **tatsächliche Default**wert, das spielt generell intuitiver mit Python zusammen. 😌

**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que tous les paramètres de type `BackgroundTasks` soient fusionnés et que les tâches soient exécutées en arrière-plan :

```Python hl_lines="13  15  22  25"
{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py!}
```

!!! tip "Tipp"
    Für ein schnelles Copy-and-paste verwenden Sie nicht dieses Beispiel, sondern das letzte unten.

Wenn Sie dann eine Instanz dieser `Settings`-Klasse erstellen (in diesem Fall als `settings`-Objekt), liest Pydantic die Umgebungsvariablen ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. Eine Variable `APP_NAME` in Großbuchstaben wird also als Attribut `app_name` gelesen.