Créons ensuite `Hero`, le *modèle de table* proprement dit, avec les **champs supplémentaires** qui ne sont pas toujours dans les autres modèles :

* `id`
* `secret_name`

Comme `Hero` hérite de `HeroBase`, il **a aussi** les **champs** déclarés dans `HeroBase`, donc tous les champs de `Hero` sont :

* `id`
* `name`
* `age`
* `secret_name`

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py310.py hl[22] *}

/// tip | Astuce

Tout cela peut sembler artificiel. Et il n’est peut‑être pas encore très clair en quoi c’est utile.

Ces exemples sont volontairement simples, mais ils montrent comment tout cela fonctionne.

Dans les chapitres sur la sécurité, il existe des fonctions utilitaires implémentées de la même manière.

Si vous y regardez de près, les fonctions de chemins d’accès sont déclarées pour être utilisées chaque fois qu’un « chemin » et une « opération » correspondent, puis **FastAPI** se charge d’appeler la fonction avec les bons paramètres, en extrayant les données de la requête.

En réalité, tous (ou la plupart) des frameworks web fonctionnent de cette manière.

Vous n’appelez jamais ces fonctions directement. Elles sont appelées par votre framework (dans ce cas, **FastAPI**).

Ils sont plus pertinents pour les versions plus anciennes, avant que OpenAPI 3.1.0 ne soit disponible.

Vous pouvez considérer ceci comme une courte leçon d'histoire d'OpenAPI et de JSON Schema. 🤓

///

/// warning | Alertes

Ce sont des détails très techniques au sujet des standards **JSON Schema** et **OpenAPI**.

Dans un scénario avancé où vous savez que vous avez besoin que la dépendance soit appelée à chaque étape (éventuellement plusieurs fois) dans la même requête au lieu d'utiliser la valeur « mise en cache », vous pouvez définir le paramètre `use_cache=False` lors de l'utilisation de `Depends` :

//// tab | Python 3.10+

# Migrer de Pydantic v1 à Pydantic v2 { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Si vous avez une ancienne application FastAPI, vous utilisez peut-être Pydantic version 1.

FastAPI version 0.100.0 prenait en charge soit Pydantic v1 soit v2. Il utilisait celle que vous aviez installée.

FastAPI version 0.119.0 a introduit une prise en charge partielle de Pydantic v1 depuis l'intérieur de Pydantic v2 (comme `pydantic.v1`), pour faciliter la migration vers v2.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial008_py310.py hl[1] *}

Cela signifie :

* La variable `prices` est un `dict` :
    * Les clés de ce `dict` sont de type `str` (disons, le nom de chaque article).
    * Les valeurs de ce `dict` sont de type `float` (disons, le prix de chaque article).

#### Union { #union }

Vous pouvez déclarer qu'une variable peut être **plusieurs types**, par exemple, un `int` ou un `str`.

## Paramètres avec alias { #alias-parameters }

Imaginez que vous vouliez que le paramètre soit `item-query`.

Comme dans :

```
http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
```

Mais `item-query` n’est pas un nom de variable Python valide.

Le plus proche serait `item_query`.

Mais vous avez quand même besoin que ce soit exactement `item-query` ...

* 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/#/h...

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Les `APIRouter` ne sont pas « montés », ils ne sont pas isolés du reste de l'application.

C'est parce que nous voulons inclure leurs *chemins d'accès* dans le schéma OpenAPI et les interfaces utilisateur.

Comme nous ne pouvons pas simplement les isoler et les « monter » indépendamment du reste, les *chemins d'accès* sont « clonés » (recréés), pas inclus directement.

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