{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_02_an_py310.py hl[12,16,21] *}

/// tip | Consejo

Esto es solo Python estándar, se llama un "alias de tipo", en realidad no es específico de **FastAPI**.

Pero porque **FastAPI** está basado en los estándares de Python, incluido `Annotated`, puedes usar este truco en tu código. 😎

///

Mais cela signifie que si vous vous contentez de la convertir en chaîne et de renvoyer cette information directement, vous pourriez divulguer un peu d'information sur votre système. C'est pourquoi, ici, le code extrait et affiche chaque erreur indépendamment.

///

### Utiliser le corps de `RequestValidationError` { #use-the-requestvalidationerror-body }

La `RequestValidationError` contient le `body` qu'elle a reçu avec des données invalides.

      "loc": [
        "path",
        "item_id"
      ],
      "msg": "Input should be a valid integer, unable to parse string as an integer",
      "input": "foo"
    }
  ]
}
```

porque o parâmetro de path `item_id` tinha o valor `"foo"`, que não é um `int`.

O mesmo erro apareceria se você fornecesse um `float` em vez de um `int`, como em: [http://127.0.0.1:8000/items/4.2](http://127.0.0.1:8000/items/4.2)

* `main` : le fichier `main.py` (le « module » Python).
* `app` : l'objet créé dans `main.py` avec la ligne `app = FastAPI()`.

C'est équivalent à :

```Python
from main import app
```

///

Chaque programme de serveur ASGI alternatif aurait une commande similaire, vous pouvez en lire plus dans leur documentation respective.

/// warning | Alertes

Nous allons créer une **dépendance** FastAPI avec `yield` qui fournira une nouvelle `Session` pour chaque requête. C'est ce qui garantit que nous utilisons une seule session par requête. 🤓

Puis nous créons une dépendance `Annotated` `SessionDep` pour simplifier le reste du code qui utilisera cette dépendance.

Sin embargo, puede haber casos en los que escribamos algún código que **colapse toda la aplicación** haciendo que Uvicorn y Python colapsen. 💥

Y aún así, probablemente no querrías que la aplicación quede muerta porque hubo un error en un lugar, probablemente querrás que **siga ejecutándose** al menos para las *path operations* que no estén rotas.

### Reiniciar Después del Colapso { #restart-after-crash }

///

## Hachage de mot de passe { #password-hashing }

« Hachage » signifie convertir un contenu (un mot de passe dans ce cas) en une séquence d'octets (juste une chaîne) qui ressemble à du charabia.

Chaque fois que vous fournissez exactement le même contenu (exactement le même mot de passe), vous obtenez exactement le même charabia.

Mais vous ne pouvez pas convertir le charabia en sens inverse vers le mot de passe.

Les tests ajoutés ici seront visibles par tous les concepteurs d’invites spécifiques à chaque langue.

Utiliser comme suit :

* Avoir une invite spécifique à la langue - `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

Ces fonctionnalités sont ce pourquoi Marshmallow a été construit. C'est une excellente bibliothèque, et je l'ai déjà beaucoup utilisée.

Mais elle a été créée avant que les annotations de type n'existent en Python. Ainsi, pour définir chaque <dfn title="la définition de la façon dont les données doivent être formées">schéma</dfn>, vous devez utiliser des utilitaires et des classes spécifiques fournies par Marshmallow.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

* Se lleva bien con tu **<abbr title="Integrated Development Environment – Entorno de Desarrollo Integrado: similar a un editor de código">IDE</abbr>/<dfn title="Un programa que verifica errores de código">linter</dfn>/cerebro**:
    * Porque las estructuras de datos de pydantic son solo instances de clases que defines; autocompletado, linting, mypy y tu intuición deberían funcionar correctamente con tus datos validados.
* Valida **estructuras complejas**: