Prefer to use the `Annotated` version if possible.

    ```Python hl_lines="25"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
    ```

## Get the user

`get_current_user` will use a (fake) utility function we created, that takes a token as a `str` and returns our Pydantic `User` model:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="19-22  26-27"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py!}

The analogy in **MongoDB** would be a "collection".

In the code, a `Bucket` represents the main entrypoint of communication with the database.

This utility function will:

* Connect to a **Couchbase** cluster (that might be a single machine).
    * Set defaults for timeouts.
* Authenticate in the cluster.
* Get a `Bucket` instance.
    * Set defaults for timeouts.

    And be compatible with all of them at the same time.

Create a utility function to hash a password coming from the user.

And another utility to verify if a received password matches the hash stored.

And another one to authenticate and return a user.

=== "Python 3.10+"

!!! tip
    You could adopt ideas from the section about SQLAlchemy ORM ([SQL (Relational) Databases](../tutorial/sql-databases.md){.internal-link target=_blank}), like using utility functions to perform operations in the database, independent of your **FastAPI** code.

By default, what the method `.openapi()` does is check the property `.openapi_schema` to see if it has contents and return them.

If it doesn't, it generates them using the utility function at `fastapi.openapi.utils.get_openapi`.

And that function `get_openapi()` receives as parameters:

* `title`: The OpenAPI title, shown in the docs.
* `version`: The version of your API, e.g. `2.5.0`.

Le nom le plus proche serait `item_query`.

Mais vous avez vraiment envie que ce soit exactement `item-query`...

Pour cela vous pouvez déclarer un `alias`, et cet alias est ce qui sera utilisé pour trouver la valeur du paramètre :

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009.py!}
```

## Déprécier des paramètres

    * **Concis** : Minimise la duplication de code. Plusieurs fonctionnalités à chaque déclaration de paramètre.
    * **Robuste** : Obtenez du code prêt pour être utilisé en production. Avec de la documentation automatique interactive.

Par exemple, vous pouvez déclarer une réponse avec un code HTTP `404` qui utilise un modèle Pydantic et a une `description` personnalisée.

Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé :

```Python hl_lines="20-31"
{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py!}
```

# À propos des versions de FastAPI

**FastAPI** est déjà utilisé en production dans de nombreuses applications et systèmes. Et la couverture de test est maintenue à 100 %. Mais son développement est toujours aussi rapide.

De nouvelles fonctionnalités sont ajoutées fréquemment, des bogues sont corrigés régulièrement et le code est
amélioré continuellement.

C'est pourquoi les versions actuelles sont toujours `0.x.x`, cela reflète que chaque version peut potentiellement

    These examples are intentionally simple, but show how it all works.

    In the chapters about security, there are utility functions that are implemented in this same way.