│   ├── main.py          # módulo "main", por ejemplo import app.main
│   ├── dependencies.py  # módulo "dependencies", por ejemplo import app.dependencies
│   └── routers          # "routers" es un "subpaquete de Python"
│   │   ├── __init__.py  # hace que "routers" sea un "subpaquete de Python"
│   │   ├── items.py     # submódulo "items", por ejemplo import app.routers.items

Par exemple, il existe une [image Python officielle](https://hub.docker.com/_/python).

Et il existe beaucoup d'autres images pour différentes choses comme des bases de données, par exemple :

* [PostgreSQL](https://hub.docker.com/_/postgres)
* [MySQL](https://hub.docker.com/_/mysql)

tomar datos del código (Python) y convertirlos en algo que pueda ser enviado a través de la red. Por ejemplo, convertir un objeto que contiene datos de una base de datos en un objeto JSON. Convertir objetos `datetime` en strings, etc.

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo sea un `int`, y no algún string aleatorio. Esto es especialmente útil para los datos...

Ce changement impliquait aussi que si vous retourniez une `StreamingResponse`, le code d’arrêt de la dépendance avec `yield` aurait déjà été exécuté.

OpenID Connect es otra especificación, basada en **OAuth2**.

Solo extiende OAuth2 especificando algunas cosas que son relativamente ambiguas en OAuth2, para intentar hacerla más interoperable.

Por ejemplo, el login de Google usa OpenID Connect (que internamente usa OAuth2).

Pero el login de Facebook no soporta OpenID Connect. Tiene su propia versión de OAuth2.

### OpenID (no "OpenID Connect") { #openid-not-openid-connect }

Este cambio también significaba que si retornabas un `StreamingResponse`, el código de salida de la dependencia con `yield` ya se habría ejecutado.

Por ejemplo, si tenías una sesión de base de datos en una dependencia con `yield`, el `StreamingResponse` no podría usar esa sesión mientras hace streaming de datos porque la sesión ya se habría cerrado en el código de salida después de `yield`.

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>

**Nota**: Asegúrate de poner `"fastapi[standard]"` entre comillas para asegurar que funcione en todas las terminales.

## Ejemplo { #example }

### Créalo { #create-it }

Crea un archivo `main.py` con:

```Python
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():

```

alors c'est un « callable ».

## Utiliser des classes comme dépendances { #classes-as-dependencies_1 }

Vous remarquerez que pour créer une instance d'une classe Python, vous utilisez la même syntaxe.

Par exemple :

```Python
class Cat:
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Dans ce cas, `fluffy` est une instance de la classe `Cat`.

En validant les données avec Pydantic, nous pouvons nous assurer que nous avons, par exemple, exactement une `list` de `str` pour les scopes et un `str` pour le `username`.

Au lieu, par exemple, d’un `dict`, ou autre chose, ce qui pourrait casser l’application plus tard et constituer un risque de sécurité.

**FastAPI** vous permet de déclarer des informations et des validations supplémentaires pour vos paramètres.

Prenons cette application comme exemple :

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}