# Utiliser Request directement { #using-the-request-directly }

Jusqu'à présent, vous avez déclaré les parties de la requête dont vous avez besoin, avec leurs types.

En récupérant des données depuis :

* Le chemin, sous forme de paramètres.
* En-têtes.
* Cookies.
* etc.

Et ce faisant, **FastAPI** valide ces données, les convertit et génère automatiquement la documentation de votre API.

## Réponses disponibles { #available-responses }

Voici certaines des réponses disponibles.

Gardez à l'esprit que vous pouvez utiliser `Response` pour renvoyer autre chose, ou même créer une sous-classe personnalisée.

/// note | Détails techniques

Vous pourriez aussi utiliser `from starlette.responses import HTMLResponse`.

TLS (HTTPS) utiliza el puerto específico `443` por defecto. Así que ese es el puerto que necesitaríamos.

Como solo un proceso puede estar escuchando en este puerto, el proceso que lo haría sería el **TLS Termination Proxy**.

Pour créer un environnement virtuel, vous pouvez utiliser le module `venv` fourni avec Python.

<div class="termy">

```console
$ python -m venv .venv
```

</div>

/// details | Que signifie cette commande

* `python` : utiliser le programme nommé `python`
* `-m` : appeler un module comme un script, nous préciserons ensuite quel module
* `venv` : utiliser le module nommé `venv` qui est normalement installé avec Python

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como lo harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

## Gérer les encodages personnalisés du corps de la requête { #handling-custom-request-body-encodings }

Voyons comment utiliser une sous-classe personnalisée de `Request` pour décompresser des requêtes gzip.

Et une sous-classe d'`APIRoute` pour utiliser cette classe de requête personnalisée.

### Créer une classe `GzipRequest` personnalisée { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Astuce

# Corps - Modèles imbriqués { #body-nested-models }

Avec FastAPI, vous pouvez définir, valider, documenter et utiliser des modèles imbriqués à n'importe quelle profondeur (grâce à Pydantic).

## Déclarer des champs de liste { #list-fields }

Vous pouvez définir un attribut comme étant un sous-type. Par exemple, une `list` Python :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

Mais en utilisant `Security` au lieu de `Depends`, **FastAPI** saura qu’il peut déclarer des scopes de sécurité, les utiliser en interne et documenter l’API avec OpenAPI.

Cependant, lorsque vous importez `Query`, `Path`, `Depends`, `Security` et d’autres depuis `fastapi`, ce sont en fait des fonctions qui renvoient des classes spéciales.

///

## Utiliser `SecurityScopes` { #use-securityscopes }

Mettez maintenant à jour la dépendance `get_current_user`.

Et vos modèles de base de données peuvent utiliser les noms que vous voulez.

Mais pour le chemin d'accès de connexion, nous devons utiliser ces noms pour être compatibles avec la spécification (et pouvoir, par exemple, utiliser le système de documentation API intégré).

# En-têtes de réponse { #response-headers }

## Utiliser un paramètre `Response` { #use-a-response-parameter }

Vous pouvez déclarer un paramètre de type `Response` dans votre fonction de chemin d'accès (comme vous pouvez le faire pour les cookies).

Vous pouvez ensuite définir des en-têtes dans cet objet de réponse temporaire.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py310.py hl[1, 7:8] *}