/// tip | Astuce

Vous vous souvenez peut-être que les corps de requête sont également déclarés avec des modèles Pydantic.

Ici, **FastAPI** ne s'y trompera pas car vous utilisez `Depends`.

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/// check | Vérifications

La manière dont ce système de dépendances est conçu nous permet d'avoir différentes dépendances (différents « dependables ») qui retournent toutes un modèle `User`.

Cela est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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## Paramètres d'en-tête avec un modèle Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

Déclarez les **paramètres d'en-tête** dont vous avez besoin dans un **modèle Pydantic**, puis déclarez le paramètre comme `Header` :

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

Si vous y regardez de près, les fonctions de chemins d’accès sont déclarées pour être utilisées chaque fois qu’un « chemin » et une « opération » correspondent, puis **FastAPI** se charge d’appeler la fonction avec les bons paramètres, en extrayant les données de la requête.

En réalité, tous (ou la plupart) des frameworks web fonctionnent de cette manière.

Vous n’appelez jamais ces fonctions directement. Elles sont appelées par votre framework (dans ce cas, **FastAPI**).

pour le même *chemin d'accès*, par exemple si plusieurs dépendances ont une sous-dépendance commune, **FastAPI** saura n'appeler cette sous-dépendance qu'une seule fois par requête.

Et il enregistrera la valeur renvoyée dans un <dfn title="Un utilitaire/système pour stocker des valeurs calculées/générées, afin de les réutiliser au lieu de les recalculer.">« cache »</dfn> et la transmettra à tous les « dependants » qui en ont besoin dans cette requête spécifique, au lieu d'appeler la dépendance...

## Où les packages sont-ils installés { #where-are-packages-installed }

Lorsque vous installez Python, il crée des répertoires avec des fichiers sur votre ordinateur.

Certains de ces répertoires sont chargés de contenir tous les packages que vous installez.

Lorsque vous exécutez :

<div class="termy">

```console

Voici un conseil issu de mon point de vue très subjectif :

- 🚨 Évitez d'utiliser `Optional[SomeType]`
- À la place ✨ **utilisez `Union[SomeType, None]`** ✨.

Cela vous donne aussi beaucoup de responsabilité. Vous devez vous assurer que les données que vous renvoyez sont correctes, dans le bon format, qu'elles peuvent être sérialisées, etc.

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Vous pouvez passer à vos décorateurs de *chemin d'accès* un paramètre `responses`.

Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux.

Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.

La façon dont les formulaires HTML (`<form></form>`) envoient les données au serveur utilise normalement un encodage « spécial » pour ces données, différent de JSON.

**FastAPI** s'assure de lire ces données au bon endroit plutôt que depuis JSON.

/// note | Détails techniques

# Tests de performance { #benchmarks }

Les benchmarks indépendants de TechEmpower montrent que les applications **FastAPI** s’exécutant avec Uvicorn sont [parmi les frameworks Python les plus rapides disponibles](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), seulement en dessous de Starlette et Uvicorn eux‑mêmes (tous deux utilisés en interne par FastAPI).