}

  @Test
  fun cacheControl() {
    val cacheControl: CacheControl = CacheControl.Builder().build()
    val noCache: Boolean = cacheControl.noCache
    val noStore: Boolean = cacheControl.noStore
    val maxAgeSeconds: Int = cacheControl.maxAgeSeconds
    val sMaxAgeSeconds: Int = cacheControl.sMaxAgeSeconds
    val mustRevalidate: Boolean = cacheControl.mustRevalidate

Após detectar que as credenciais estão incorretas, retorne um `HTTPException` com o status 401 (o mesmo retornado quando nenhuma credencial foi informada) e adicione o cabeçalho `WWW-Authenticate` para fazer com que o navegador mostre o prompt de login novamente:

   proxyAuthenticator, proxySelector, socketFactory, sslSocketFactory, url
 * **Cache**: directory
 * **CacheControl**: immutable, maxAgeSeconds, maxStaleSeconds, minFreshSeconds, mustRevalidate,
   noCache, noStore, noTransform, onlyIfCached, sMaxAgeSeconds
 * **Challenge**: authParams, charset, realm, scheme
 * **CipherSuite**: javaName
 * **ConnectionSpec**: cipherSuites, supportsTlsExtensions, tlsVersions

```Python
my_list: list[str]
```

C'est simplement la syntaxe Python standard pour les déclarations de type.

Utilisez cette même syntaxe standard pour les attributs de modèles avec des types internes.

Ainsi, dans notre exemple, nous pouvons faire de `tags` spécifiquement une « liste de chaînes » :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}

## Types set { #set-types }

Vous la mettez au-dessus d’une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j’imagine que c’est de là que vient le terme 🤷🏻‍♂).

Un « décorateur » prend la fonction en dessous et fait quelque chose avec.

Dans notre cas, ce décorateur indique à **FastAPI** que la fonction en dessous correspond au **chemin** `/` avec une **opération** `get`.

C’est le « décorateur de chemin d’accès ».

///

Ensuite, nous utilisons directement la requête et extrayons le corps en tant que `bytes`. Cela signifie que FastAPI n’essaiera même pas d’analyser le payload de la requête en JSON.

Ensuite, dans notre code, nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Camila")
        function ->> code: return stored result
    end
```

Dans le cas de notre dépendance `get_settings()`, la fonction ne prend même aucun argument, elle renvoie donc toujours la même valeur.

---

Pero si te da curiosidad este ejemplo de código específico y sigues entretenido, aquí tienes algunos detalles extra.

#### String con `value.startswith()` { #string-with-value-startswith }

¿Lo notaste? un string usando `value.startswith()` puede recibir una tupla, y comprobará cada valor en la tupla:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial015_an_py310.py ln[16:19] hl[17] *}

Ainsi, le frontend (qui s'exécute dans le navigateur) essaiera d'atteindre `/openapi.json` et ne pourra pas obtenir le schéma OpenAPI.

Parce que nous avons un proxy avec un préfixe de chemin `/api/v1` pour notre application, le frontend doit récupérer le schéma OpenAPI à `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Browser")
proxy["Proxy on http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]

## Descontinuando parâmetros { #deprecating-parameters }

Agora digamos que você não gosta mais desse parâmetro.

Você tem que deixá-lo por um tempo, pois há clientes usando-o, mas quer que a documentação mostre claramente que ele está <dfn title="obsoleto, recomenda-se não usá-lo">descontinuado</dfn>.

Então passe o parâmetro `deprecated=True` para `Query`: