/// note | Remarque

Lors de la définition d'une [`Union`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions), incluez d'abord le type le plus spécifique, suivi du type le moins spécifique. Dans l'exemple ci-dessous, le type le plus spécifique `PlaneItem` précède `CarItem` dans `Union[PlaneItem, CarItem]`.

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{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}

## GraphQL avec Strawberry { #graphql-with-strawberry }

Si vous avez besoin ou souhaitez travailler avec **GraphQL**, [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) est la bibliothèque **recommandée** car sa conception est la plus proche de celle de **FastAPI**, tout est basé sur des **annotations de type**.

Si vous utilisez des conteneurs, par exemple avec Docker ou Kubernetes, je vous en dirai plus à ce sujet dans le prochain chapitre : [FastAPI dans des conteneurs - Docker](docker.md).

En particulier, lorsque vous exécutez sur **Kubernetes**, vous ne voudrez probablement **pas** utiliser de workers et plutôt exécuter **un seul processus Uvicorn par conteneur**, mais je vous en parlerai plus en détail dans ce chapitre.

///

Jusqu'à présent, vous avez utilisé des types de données courants, comme :

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mais vous pouvez aussi utiliser des types de données plus complexes.

Et vous bénéficierez toujours des mêmes fonctionnalités que jusqu'à présent :

* Excellente prise en charge dans l'éditeur.
* Conversion des données à partir des requêtes entrantes.

/// tip | Astuce

De plus, une tâche d’arrière‑plan est normalement un ensemble de logique indépendant qui devrait être géré séparément, avec ses propres ressources (par ex. sa propre connexion à la base de données).

Ainsi, vous aurez probablement un code plus propre.

///

En utilisant ces idées, les JWT peuvent servir à des scénarios bien plus sophistiqués.

Dans ces cas, plusieurs de ces entités peuvent avoir le même identifiant, disons `foo` (un utilisateur `foo`, une voiture `foo`, et un article de blog `foo`).

Pour cela, vous utilisez `TestClient` dans une instruction `with`, en vous connectant au WebSocket :

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Remarque

Pour plus de détails, consultez la documentation de Starlette sur le [test des WebSockets](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions).

Lorsque vous avez besoin d'exécuter `lifespan` dans vos tests, vous pouvez utiliser `TestClient` avec une instruction `with` :

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial004_py310.py hl[9:15,18,27:28,30:32,41:43] *}

Vous pouvez lire plus de détails dans [« Exécuter lifespan dans les tests sur le site de documentation officiel de Starlette. »](https://www.starlette.dev/lifespan/#running-lifespan-in-tests)

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Avec cette fonctionnalité de **Pydantic v2**, la documentation de votre API est plus **précise**, et si vous avez des clients et SDKs générés automatiquement, ils seront eux aussi plus précis, avec une meilleure **expérience développeur** et davantage de cohérence. 🎉

## Ne pas séparer les schémas { #do-not-separate-schemas }

Vous pouvez probablement passer cette partie.

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