{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** va **extraire** les données pour **chaque champ** à partir des **cookies** reçus dans la requête et vous fournir le modèle Pydantic que vous avez défini.

## Consulter la documentation { #check-the-docs }

Vous pouvez voir les cookies définis dans l'interface de la documentation à `/docs` :

<div class="screenshot">

	SelectFmtUnknown SelectObjectFormat = iota
	// SelectFmtCSV - CSV format
	SelectFmtCSV
	// SelectFmtJSON - JSON format
	SelectFmtJSON
	// SelectFmtSIMDJSON - SIMD JSON format
	SelectFmtSIMDJSON
	// SelectFmtParquet - Parquet format
	SelectFmtParquet
)

// WriteCSVOpts - encapsulates options for Select CSV output
type WriteCSVOpts struct {
	FieldDelimiter rune
	Quote          rune
	QuoteEscape    rune
	AlwaysQuote    bool
}

* O frontend armazena esse token temporariamente em algum lugar.
* O usuário clica no frontend para ir para outra seção do aplicativo web.
* O frontend precisa buscar mais dados da API.
    * Mas precisa de autenticação para aquele endpoint específico.
    * Então, para autenticar com nossa API, ele envia um header `Authorization` com o valor `Bearer ` mais o token.
    * Se o token contém `foobar`, o conteúdo do header `Authorization` seria: `Bearer foobar`.

J'ai testé plusieurs idées dans les éditeurs Python les plus populaires : PyCharm, VS Code, les éditeurs basés sur Jedi.

D'après la dernière [Enquête Développeurs Python](https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools), cela couvre environ 80% des utilisateurs.

Vous pouvez ensuite l’utiliser pour produire un `dict` avec uniquement les données définies (envoyées dans la requête), en omettant les valeurs par défaut :

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

### Utiliser le paramètre `update` de Pydantic { #using-pydantics-update-parameter }

  testImplementation(libs.junit)
  testImplementation(libs.kotlin.test.common)
  testImplementation(libs.kotlin.test.junit)
  testImplementation(libs.assertk)

  testImplementation(libs.aqute.resolve)
}

normalization {
  runtimeClasspath {
    /*
       - The below two ignored files are generated during test execution
       by the test: okhttp/src/test/java/okhttp3/osgi/OsgiTest.java

 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */

import aQute.bnd.gradle.BundleTaskExtension
import org.gradle.api.Project
import org.gradle.api.artifacts.MinimalExternalModuleDependency
import org.gradle.api.artifacts.VersionCatalogsExtension
import org.gradle.api.plugins.ExtensionAware

Lors de la création de web API avec FastAPI, s'il y a une erreur dans notre code, FastAPI la contiendra normalement à la seule requête qui a déclenché l'erreur. 🛡

Le client recevra un **500 Internal Server Error** pour cette requête, mais l'application continuera de fonctionner pour les requêtes suivantes au lieu de simplement s'effondrer complètement.

### Attaques par chronométrage { #timing-attacks }

Mais qu'est-ce qu'une « attaque par chronométrage » ?

Imaginons que des attaquants essaient de deviner le nom d'utilisateur et le mot de passe.

Ils envoient alors une requête avec un nom d'utilisateur `johndoe` et un mot de passe `love123`.

Le code Python de votre application serait alors équivalent à quelque chose comme :

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":

**FastAPI** es totalmente compatible con (y está basado en) [**Pydantic**](https://docs.pydantic.dev/). Por lo tanto, cualquier código adicional de Pydantic que tengas, también funcionará.

Incluyendo paquetes externos también basados en Pydantic, como <abbr title="Object-Relational Mapper – Mapeador Objeto-Relacional">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper – Mapeador Objeto-Documento">ODM</abbr>s para bases de datos.