//    }

    /**
     * @throws Exception
     */
    //    @Test
    //    public void testToDate_SpecificLocale() throws Exception {
    //        final Date date = toDate("SEP 7, 2010 11:49:10 AM", Locale.US);
    //        assertThat(new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd HH:mm:ss").format(date), is("2010/09/07 11:49:10"));
    //    }

    /**
     * @throws Exception
     */
    @Test

Esto significa que **cualquier valor** leído en Python desde una variable de entorno **será un `str`**, y cualquier conversión a un tipo diferente o cualquier validación tiene que hacerse en el código.

Ensuite votre API va (imaginons) :

* Envoyer la facture à un client de la personne développeuse externe.
* Encaisser l’argent.
* Renvoyer une notification à l’utilisateur de l’API (la personne développeuse externe).
    * Cela sera fait en envoyant une requête POST (depuis *votre API*) vers une *API externe* fournie par cette personne développeuse externe (c’est le « callback »).

## L’application **FastAPI** normale { #the-normal-fastapi-app }

///

/// tip | Astuce

En déclarant `response_class=HTMLResponse`, l'interface de la documentation saura que la réponse sera en HTML.

///

/// note | Détails techniques

Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}

Será usado en la documentación interactiva:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image02.png">

## Descripción del Response { #response-description }

* **Starlette**:
    * Terá a melhor performance, depois do Uvicorn. De fato, Starlette utiliza Uvicorn para rodar. Então, ele provavelmente será "mais lento" que Uvicorn por ter que executar mais código.
    * Mas ele fornece a você as ferramentas para construir aplicações _web_ simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.

Vous pouvez aussi utiliser `dataclasses` dans le paramètre `response_model` :

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

La dataclass sera automatiquement convertie en dataclass Pydantic.

Ainsi, son schéma apparaîtra dans l'interface utilisateur de la documentation de l'API :

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

Por padrão, o **FastAPI** usa verificação estrita do cabeçalho `Content-Type` para corpos de requisição JSON; isso significa que requisições JSON devem incluir um `Content-Type` válido (por exemplo, `application/json`) para que o corpo seja interpretado como JSON.

## Risco de CSRF { #csrf-risk }

Esse comportamento padrão oferece proteção contra uma classe de ataques de **Cross-Site Request Forgery (CSRF)** em um cenário muito específico.

Comme la dépendance `get_current_active_user` a une sous-dépendance `get_current_user`, le scope « me » déclaré dans `get_current_active_user` sera inclus dans la liste des scopes requis dans `security_scopes.scopes` passé à `get_current_user`.

Le *chemin d’accès* lui-même déclare également un scope, « items », il sera donc aussi présent dans la liste `security_scopes.scopes` passée à `get_current_user`.

Por ejemplo, si tienes un parámetro de header `save_data` en el código, el header HTTP esperado será `save-data`, y aparecerá así en la documentación.

Si por alguna razón necesitas desactivar esta conversión automática, también puedes hacerlo para los modelos Pydantic de parámetros de header.