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### Fonctions de chemin d'accès non async { #non-async-path-operation-functions }

Vous pouvez aussi utiliser des fonctions `def` normales (sans `async`), et utiliser `yield` de la même façon.

FastAPI s’assure qu’elles s’exécutent correctement pour ne pas bloquer la boucle d’événements.

## Injection de dépendances { #dependency-injection }

Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin d'accès*, dans une dépendance (dependable), dans une sous-dépendance, etc.

Comme nous le passons comme valeur d'un argument au lieu de l'utiliser dans une annotation de type, nous devons utiliser `Union` même en Python 3.10.

S'il s'agissait d'une annotation de type, nous pourrions utiliser la barre verticale, comme :

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Définissez un paramètre de fichier de type `UploadFile` :

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

Utiliser `UploadFile` présente plusieurs avantages par rapport à `bytes` :

- Vous n'avez pas besoin d'utiliser `File()` comme valeur par défaut du paramètre.
- Il utilise un fichier « spooled » :
    - Un fichier stocké en mémoire jusqu'à une taille maximale, puis, au-delà de cette limite, stocké sur le disque.

/// tip | Astuce

Vous pouvez utiliser la même technique pour étendre le JSON Schema et ajouter vos propres informations supplémentaires personnalisées.

Par exemple, vous pourriez l'utiliser pour ajouter des métadonnées pour une interface utilisateur frontend, etc.

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/// info

Base64 peut encoder des données binaires en chaînes, mais pour cela il doit utiliser plus de caractères que les données binaires originales ; c'est donc en général moins efficace que des fichiers classiques.

N'utilisez base64 que si vous devez absolument inclure des données binaires dans du JSON et que vous ne pouvez pas utiliser des fichiers pour cela.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Résumé { #summary }

Vous pouvez utiliser des modèles Pydantic pour déclarer des paramètres de requête dans FastAPI. 😎

/// tip | Astuce

Alerte spoiler : vous pouvez aussi utiliser des modèles Pydantic pour déclarer des cookies et des en-têtes, mais vous lirez cela plus tard dans le tutoriel. 🤫

## Récapitulatif { #recap }

Vous venez de lire ici certains des principaux concepts que vous devrez probablement garder à l'esprit lorsque vous décidez comment déployer votre application :

* Sécurité - HTTPS

L'utilisation de `check_same_thread=False` permet à FastAPI d'utiliser la même base SQLite dans différents threads. C'est nécessaire car **une seule requête** peut utiliser **plus d'un thread** (par exemple dans des dépendances).

Ne vous inquiétez pas, avec la structure du code, nous nous assurerons d'utiliser **une seule *session* SQLModel par requête** plus loin, c'est en fait ce que `check_same_thread` essaie d'assurer.

# Tests asynchrones { #async-tests }

Vous avez déjà vu comment tester vos applications **FastAPI** en utilisant le `TestClient` fourni. Jusqu'à présent, vous n'avez vu que comment écrire des tests synchrones, sans utiliser de fonctions `async`.