{* ../../docs_src/bigger_applications/app_an_py310/routers/users.py hl[6,11,16] title["app/routers/users.py"] *}

Vous pouvez considérer `APIRouter` comme une « mini `FastAPI` ».

Toutes les mêmes options sont prises en charge.

Tous les mêmes `parameters`, `responses`, `dependencies`, `tags`, etc.

/// tip | Astuce

Dans cet exemple, la variable s'appelle `router`, mais vous pouvez la nommer comme vous le souhaitez.

///

Ces types qui peuvent prendre des paramètres de type sont appelés des **types génériques** ou **Generics**.

Vous pouvez utiliser les mêmes types intégrés comme génériques (avec des crochets et des types à l'intérieur) :

* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`

#### Liste { #list }

Commençons par un exemple de **cas d'utilisation**, puis voyons comment le résoudre avec ceci.

Imaginons que vous ayez des **modèles d'apprentissage automatique** que vous souhaitez utiliser pour traiter des requêtes. 🤖

Les mêmes modèles sont partagés entre les requêtes, ce n'est donc pas un modèle par requête, ni un par utilisateur, ou quelque chose de similaire.

Mais vous n'êtes pas limité à un modèle, une classe ou un type de données spécifique.

Voulez-vous avoir un `id` et `email` et ne pas avoir de `username` dans votre modèle ? Bien sûr. Vous pouvez utiliser ces mêmes outils.

Voulez-vous simplement avoir un `str` ? Ou juste un `dict` ? Ou directement une instance d'un modèle de classe de base de données ? Tout fonctionne de la même manière.

Mais lorsque vous les déclarez avec des types Python (dans l'exemple ci-dessus, en tant que `int`), ils sont convertis vers ce type et validés par rapport à celui-ci.

Tous les mêmes processus qui s'appliquaient aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête :

* Prise en charge de l'éditeur (évidemment)

```Python
q: str | None = None
```

Par exemple :

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[28] *}

/// info

`Body` possède également les mêmes paramètres supplémentaires de validation et de métadonnées que `Query`, `Path` et d'autres que vous verrez plus tard.

///

## Intégrer un seul paramètre du corps de la requête { #embed-a-single-body-parameter }

Il existe également un **Guide d'utilisation avancé** que vous pouvez lire plus tard après ce **Tutoriel - Guide d'utilisation**.

Le **Guide d'utilisation avancé**, qui s'appuie sur cette base, utilise les mêmes concepts et vous apprend quelques fonctionnalités supplémentaires.

Mais vous devez d'abord lire le **Tutoriel - Guide d'utilisation** (ce que vous êtes en train de lire en ce moment).

///

### Pydantic v1 et v2 dans la même application { #pydantic-v1-and-v2-on-the-same-app }

Pydantic ne prend pas en charge le fait d'avoir un modèle Pydantic v2 contenant des champs eux-mêmes définis comme des modèles Pydantic v1, et inversement.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]

Faites attention à la méthode `__init__` utilisée pour créer l'instance de la classe :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[12] *}

... il a les mêmes paramètres que notre précédent `common_parameters` :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[8] *}

Ce sont ces paramètres que **FastAPI** utilisera pour « résoudre » la dépendance.

/// tip | Astuce

Ici nous utilisons `Query()` parce qu’il s’agit d’un **paramètre de requête**. Plus tard nous verrons d’autres comme `Path()`, `Body()`, `Header()` et `Cookie()`, qui acceptent également les mêmes arguments que `Query()`.

///

FastAPI va maintenant :

- **Valider** les données en s’assurant que la longueur maximale est de 50 caractères