Vous pourriez le charger au niveau supérieur du module/fichier, mais cela signifierait aussi qu'il **chargerait le modèle** même si vous exécutez simplement un test automatisé simple ; ce test serait alors **lent** car il devrait attendre le chargement du modèle avant de pouvoir exécuter une partie indépendante du code.

Comme dans l'exemple ci-dessus nous avons obtenu `user_dict` depuis `user_in.model_dump()`, ce code :

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

serait équivalent à :

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

Dans cet exemple, il y a un **processus gestionnaire** qui démarre et contrôle deux **processus workers**.

Ce processus gestionnaire serait probablement celui qui écoute sur le **port** de l'IP. Et il transmettrait toute la communication aux processus workers.

Il a les mêmes champs que `HeroBase`, et il a aussi `secret_name`.

Maintenant, lorsque les clients **créent un nouveau héros**, ils enverront `secret_name`, il sera stocké dans la base, mais ces noms secrets ne seront pas renvoyés dans l'API aux clients.

/// tip | Astuce

C'est ainsi que vous géreriez les **mots de passe**. Les recevoir, mais ne pas les renvoyer dans l'API.

Dans les deux cas, les données seront converties, validées, documentées dans le schéma OpenAPI, etc.

## Utiliser { #use-it }

Vous pouvez maintenant déclarer votre dépendance en utilisant cette classe.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

**FastAPI** appelle la classe `CommonQueryParams`. Cela crée une « instance » de cette classe et l'instance sera passée comme paramètre `commons` à votre fonction.

Néanmoins, nous pouvons déclarer le schéma attendu pour le corps de la requête.

### Type de contenu OpenAPI personnalisé { #custom-openapi-content-type }

Ainsi, le voleur ne pourra pas essayer d'utiliser ce mot de passe dans un autre système (comme beaucoup d'utilisateurs utilisent le même mot de passe partout, ce serait dangereux).

## Installer `pwdlib` { #install-pwdlib }

pwdlib est un excellent package Python pour gérer les hachages de mots de passe.

Mais chaque fois que nous faisons :

```Python
Settings()
```

un nouvel objet `Settings` serait créé, et à sa création il lirait à nouveau le fichier `.env`.

Si la fonction de dépendance était simplement :

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel :

* Si le paramètre est aussi déclaré dans le **chemin**, il sera utilisé comme paramètre de chemin.
* Si le paramètre est d'un **type singulier** (comme `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), il sera interprété comme un paramètre de **requête**.
* Si le paramètre est déclaré comme ayant pour type un **modèle Pydantic**, il sera interprété comme faisant partie du **corps** de la requête.

Mais avant ça, gérer du code asynchrone était bien plus complexe et difficile.

Dans les versions précédentes de Python, vous auriez utilisé des threads ou [Gevent](https://www.gevent.org/).  Mais le code aurait été bien plus difficile à comprendre, débugger, et concevoir.