Mais voici le point clé.

La partie sécurité et injection de dépendances est écrite une seule fois.

Et vous pouvez la rendre aussi complexe que vous le souhaitez. Et malgré tout, ne l'écrire qu'une seule fois, en un seul endroit. Avec toute la flexibilité.

Mais vous pouvez avoir des milliers d'endpoints (*chemins d'accès*) utilisant le même système de sécurité.

///

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

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

FastAPI s'assure qu'elle s'exécute correctement afin de ne pas bloquer la boucle d'événements.

Dans votre application **FastAPI**, créez un `websocket` :

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial001_py310.py hl[1,46:47] *}

/// note | Détails techniques

Vous pourriez aussi utiliser `from starlette.websockets import WebSocket`.

**FastAPI** fournit le même `WebSocket` directement, simplement pour vous faciliter la vie en tant que développeur. Mais il provient directement de Starlette.

///

Avec l'une des méthodes ci-dessus, cela ressemblerait à ceci dans le `/docs` :

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` avec plusieurs `examples` { #body-with-multiple-examples }

Vous pouvez bien sûr aussi passer plusieurs `examples` :

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial004_an_py310.py hl[23:38] *}

Lorsque vous faites cela, les exemples feront partie du **JSON Schema** interne pour ces données de corps.

## Guide officiel { #official-guide }

Pydantic propose un [Guide de migration](https://docs.pydantic.dev/latest/migration/) officiel de la v1 à la v2.

Il inclut aussi ce qui a changé, comment les validations sont désormais plus correctes et strictes, les pièges possibles, etc.

Vous pouvez le lire pour mieux comprendre ce qui a changé.

## Tests { #tests }

        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Dans ce cas, `fluffy` est une instance de la classe `Cat`.

Et pour créer `fluffy`, vous « appelez » `Cat`.

Donc, une classe Python est aussi un « callable ».

Ainsi, avec **FastAPI**, vous pouvez utiliser une classe Python comme dépendance.

L’objectif était d’éviter de conserver des ressources plus longtemps que nécessaire pendant que la réponse transitait sur le réseau.

Ce changement impliquait aussi que si vous retourniez une `StreamingResponse`, le code d’arrêt de la dépendance avec `yield` aurait déjà été exécuté.

La spécification précise également que `username` et `password` doivent être envoyés en données de formulaire (donc pas de JSON ici).

### `scope` { #scope }

La spécification indique aussi que le client peut envoyer un autre champ de formulaire « scope ».

Le nom du champ de formulaire est `scope` (au singulier), mais il s'agit en fait d'une longue chaîne contenant des « scopes » séparés par des espaces.

Ceci est un cas d'utilisation plus avancé. N'hésitez pas à l'ignorer.

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Par défaut, **FastAPI** créera un `server` dans le schéma OpenAPI avec l'URL correspondant au `root_path`.

Mais vous pouvez aussi fournir d'autres `servers` alternatifs, par exemple si vous voulez que la même interface de documents interagisse avec un environnement de staging et un environnement de production.

* Retraduire, en ayant la bonne traduction en place. Le résultat idéal serait que le LLM ne fasse plus aucun changement à la traduction. Cela signifie que l’invite générale et votre invite spécifique à la langue sont aussi bonnes que possible (il fera parfois quelques changements apparemment aléatoires, la raison étant que [les LLM ne sont pas des algorithmes déterministes](https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output)).

Les tests :