```Python
say_hi(name=None)  # Ceci fonctionne, None est valide 🎉
```

La bonne nouvelle, c'est que, dans la plupart des cas, vous pourrez simplement utiliser `|` pour définir des unions de types :

```python
def say_hi(name: str | None):
    print(f"Hey {name}!")
```

Pero si necesitas acceder a variables y objetos de la misma app de **FastAPI**, o necesitas realizar pequeñas tareas en segundo plano (como enviar una notificación por email), simplemente puedes usar `BackgroundTasks`.

## Resumen { #recap }

///

Si en tu caso de uso no hay problema en ejecutar esos pasos previos **múltiples veces en paralelo** (por ejemplo, si no estás ejecutando migraciones de base de datos, sino simplemente verificando si la base de datos está lista), entonces también podrías simplemente ponerlos en cada contenedor justo antes de iniciar el proceso principal.

### Un Contenedor Único { #single-container }

## À propos de Starlette { #about-starlette }

Vous ne devez pas épingler la version de `starlette`.

Différentes versions de **FastAPI** utiliseront une version spécifique plus récente de Starlette.

Ainsi, vous pouvez simplement laisser **FastAPI** utiliser la bonne version de Starlette.

## À propos de Pydantic { #about-pydantic }

Mais pour le client généré, nous pourrions **modifier** les operation IDs d’OpenAPI juste avant de générer les clients, simplement pour rendre ces noms de méthodes plus agréables et **plus clairs**.

Nous pourrions télécharger le JSON OpenAPI dans un fichier `openapi.json` puis **supprimer ce tag préfixé** avec un script comme celui-ci :

///

## Parámetros requeridos { #required-parameters }

Cuando no necesitamos declarar más validaciones o metadatos, podemos hacer que el parámetro de query `q` sea requerido simplemente no declarando un valor por defecto, como:

```Python
q: str
```

en lugar de:

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

Pero ahora lo estamos declarando con `Query`, por ejemplo, como:

Dans certains cas, vous devrez peut‑être encore utiliser la version `dataclasses` de Pydantic. Par exemple, si vous rencontrez des erreurs avec la documentation d'API générée automatiquement.

Dans ce cas, vous pouvez simplement remplacer les `dataclasses` standard par `pydantic.dataclasses`, qui est un remplacement drop‑in :

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial003_py310.py hl[1,4,7:10,13:16,22:24,27] *}

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py hl[7] *}

/// tip | Astuce

Notez que la fonction de test est maintenant `async def` au lieu de simplement `def` comme auparavant avec le `TestClient`.

///

Nous pouvons ensuite créer un `AsyncClient` avec l'application et lui envoyer des requêtes asynchrones en utilisant `await`.

Lors de la création de l'objet application, un *chemin d'accès* pour `/openapi.json` (ou pour l'URL que vous avez définie dans votre `openapi_url`) est enregistré.

Il renvoie simplement une réponse JSON avec le résultat de la méthode `.openapi()` de l'application.

Par défaut, la méthode `.openapi()` vérifie la propriété `.openapi_schema` pour voir si elle contient des données et les renvoie.

    * Un exemple est `404`, pour une réponse « Non trouvé ».
    * Pour des erreurs génériques du client, vous pouvez simplement utiliser `400`.