Donc pour équilibrer tout ça, imaginez l'histoire suivante :

> Vous devez nettoyer une grande et sale maison.

*Oui, c'est toute l'histoire*.

---

Il n'y a plus d'attente 🕙 nulle part, juste beaucoup de travail à effectuer, dans différentes pièces de la maison.

### Court

Des **valeurs par défaut** sont définies pour tout, des configurations optionnelles sont présentent partout. Tous ces paramètres peuvent être ajustés afin de faire ce que vous voulez et définir l'API dont vous avez besoin.

Mais, **tout fonctionne** par défaut.

### Validation

* Validation pour la plupart (ou tous?) les **types de données** Python incluant:
    * objets JSON (`dict`).

L'exemple ci-dessus montre toutes les parties dont vous avez besoin, mais il n'est pas encore très utile, car vous auriez pu retourner l'`item` directement, et **FastAPI** l'aurait mis dans une `JSONResponse` pour vous, en le convertissant en `dict`, etc. Tout cela par défaut.

Maintenant, voyons comment vous pourriez utiliser cela pour retourner une réponse personnalisée.

Requests a un design très simple et intuitif, il est très facile à utiliser, avec des valeurs par défaut raisonnables, tout en étant très puissant et personnalisable.

C'est pourquoi, comme le dit le site officiel :

> Requests est l'un des packages Python les plus téléchargés de tous les temps

La façon dont vous l'utilisez est très simple. Par exemple, pour faire une requête `GET`, vous devez écrire :

```Python

* **Documenter** l'API avec OpenAPI :
    * ce qui ensuite utilisé par les interfaces utilisateur automatiques de documentation interactive.

Tout cela peut paraître bien abstrait, mais ne vous inquiétez pas, vous verrez tout ça en pratique dans [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

```

## Créez votre modèle de données

Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`.

Utilisez les types Python standard pour tous les attributs :

```Python hl_lines="7-11"
{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.

**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.

    * Vérifier qu'il a un attribut facultatif `is_offer`, qui devrait être un `bool`, s'il est présent.
    * Tout cela fonctionnerait également pour les objets <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> profondément imbriqués.
* Convertir de et vers <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> automatiquement.
* Documenter tout avec OpenAPI, qui peut être utilisé par :
    * Les systèmes de documentation interactifs.

labels.crawling_info_session_id_search	=	ID de session
labels.crawling_info_session_id	=	ID de session
labels.crawling_info_created_time	=	Créé
labels.crawling_info_delete_all_link	=	Supprimer tout
labels.crawling_info_delete_all_confirmation	=	Voulez-vous vraiment tout supprimer ?
labels.crawling_info_delete_all_cancel	=	Annuler
labels.crawling_info_thread_dump	=	Vidage du Thread
labels.crawling_info_CrawlerStartTime	=	Heure de début du robot d'exploration

Ainsi, j'ai pu trouver les meilleurs moyens de réduire autant que possible la duplication du code, d'avoir la complétion partout, les contrôles de type et d'erreur, etc.

Le tout de manière à offrir la meilleure expérience de développement à tous les développeurs.

## Exigences