De cette façon, vous n'avez pas à "installer" votre version locale pour pouvoir tester chaque changement.

### Formatage

Il existe un script que vous pouvez exécuter qui formatera et nettoiera tout votre code :

<div class="termy">

```console
$ bash scripts/format.sh
```

</div>

---

Pour revenir à l'exemple de code précédent, **FastAPI** permet de :

* Valider que `item_id` existe dans le chemin des requêtes `GET` et `PUT`.
* Valider que `item_id` est de type `int` pour les requêtes `GET` et `PUT`.
    * Si ce n'est pas le cas, le client voit une erreur utile et claire.
* Vérifier qu'il existe un paramètre de requête facultatif nommé `q` (comme dans `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) pour les requêtes `GET`.

                            "application/json": {



...
```

#### À quoi sert OpenAPI

Le schéma **OpenAPI** est ce qui alimente les deux systèmes de documentation interactive.

Et il existe des dizaines d'alternatives, toutes basées sur **OpenAPI**. Vous pourriez facilement ajouter n'importe laquelle de ces alternatives à votre application **FastAPI**.

    ```
    pip install uvicorn
    ```

    Et la même chose pour chacune des dépendances facultatives que vous voulez utiliser.

## Guide utilisateur avancé

Il existe également un **Guide d'utilisation avancé** que vous pouvez lire plus tard après ce **Tutoriel - Guide d'utilisation**.

```

### Types génériques avec des paramètres de types

Il existe certaines structures de données qui contiennent d'autres valeurs, comme `dict`, `list`, `set` et `tuple`. Et les valeurs internes peuvent elles aussi avoir leurs propres types.

Pour déclarer ces types et les types internes, on utilise le module standard de Python `typing`.

Il existe spécialement pour supporter ces annotations de types.

#### `List`

    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="22"
    {!> ../../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002.py!}
    ```

Neste caso, o **FastAPI** perceberá que existe mais de um parâmetro de corpo na função (dois parâmetros que são modelos Pydantic).

Então, ele usará o nome dos parâmetros como chaves (nome dos campos) no corpo, e espera um corpo como:

```JSON
{
    "item": {

Para declarar esos tipos y sub-tipos puedes usar el módulo estándar de Python `typing`.

Él existe específicamente para dar soporte a este tipo de type hints.

#### Listas

Por ejemplo, vamos a definir una variable para que sea una `list` compuesta de `str`.

De `typing`, importa `List` (con una `L` mayúscula):

Para declarar esses tipos e os tipos internos, você pode usar o módulo Python padrão `typing`.

Ele existe especificamente para suportar esses type hints.

#### `List`

Por exemplo, vamos definir uma variável para ser uma `lista` de `str`.

Em `typing`, importe `List` (com um `L` maiúsculo):

    * Vários desses fluxos são apropriados para construir um provedor de autenticação OAuth2 (como Google, Facebook, Twitter, GitHub, etc):
        * `implicit`
        * `clientCredentials`
        * `authorizationCode`
    * Mas existe um “fluxo” específico que pode ser perfeitamente usado para resolver autenticação diretamente na mesma aplicação:
        * `password`: alguns dos próximos capítulos tratarão disso.

E existe um <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">Docker Hub</a> público com **imagens de contêiner oficiais** pré-prontas para diversas ferramentas, ambientes, bancos de dados e aplicações.

Por exemplo, há uma <a href="https://hub.docker.com/_/python" class="external-link" target="_blank">Imagem Python</a> oficial.