## Importer `Field` { #import-field }

D'abord, vous devez l'importer :

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}


/// warning | Alertes

Notez que `Field` est importé directement depuis `pydantic`, et non depuis `fastapi` comme le sont les autres (`Query`, `Path`, `Body`, etc.).

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## Déclarer les attributs du modèle { #declare-model-attributes }

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## Exécuter votre code avec votre <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr> { #run-your-code-with-your-debugger }

Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>.

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Par exemple, dans Visual Studio Code, vous pouvez :

- Allez dans le panneau « Debug ».

Dans certaines situations, il est utile de pouvoir ajouter des en-têtes personnalisés à l'erreur HTTP. Par exemple, pour certains types de sécurité.

Vous n'aurez probablement pas besoin de l'utiliser directement dans votre code.

Mais si vous en aviez besoin pour un scénario avancé, vous pouvez ajouter des en-têtes personnalisés :

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial002_py310.py hl[14] *}

Rappelez-vous que les dépendances peuvent avoir des sous-dépendances ?

`get_current_user` aura une dépendance avec le même `oauth2_scheme` que nous avons créé précédemment.

Comme nous le faisions auparavant directement dans le *chemin d'accès*, notre nouvelle dépendance `get_current_user` recevra un `token` en tant que `str` de la sous-dépendance `oauth2_scheme` :

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[25] *}

Un choix courant est Jinja2, le même que celui utilisé par Flask et d'autres outils.

Il existe des utilitaires pour le configurer facilement que vous pouvez utiliser directement dans votre application **FastAPI** (fournis par Starlette).

## Installer les dépendances { #install-dependencies }

Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), l'activer, puis installer `jinja2` :

Cela vous permet d’utiliser `pytest` directement sans complications.

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/// note | Détails techniques

Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.testclient import TestClient`.

**FastAPI** fournit le même `starlette.testclient` sous le nom `fastapi.testclient` uniquement pour votre commodité, en tant que développeur. Mais cela vient directement de Starlette.

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/// tip | Astuce

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### Éviter les collisions de noms { #avoid-name-collisions }

Nous importons le sous-module `items` directement, au lieu d'importer uniquement sa variable `router`.

C'est parce que nous avons également une autre variable nommée `router` dans le sous-module `users`.

Si nous les avions importées l'une après l'autre, comme :

Pour les configurer, passez l'argument `swagger_ui_parameters` lors de la création de l'objet d'application `FastAPI()` ou à la fonction `get_swagger_ui_html()`.

`swagger_ui_parameters` reçoit un dictionnaire avec les configurations passées directement à Swagger UI.

FastAPI convertit les configurations en **JSON** pour les rendre compatibles avec JavaScript, car c'est ce dont Swagger UI a besoin.

## Désactiver la coloration syntaxique { #disable-syntax-highlighting }

/// info

Ajouté dans FastAPI 0.134.0.

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## Cas d'utilisation { #use-cases }

Vous pouvez l'utiliser si vous souhaitez diffuser des chaînes pures, par exemple directement depuis la sortie d'un service d'**IA LLM**.

Vous pouvez également l'utiliser pour diffuser de gros fichiers binaires, en envoyant chaque bloc de données au fur et à mesure de la lecture, sans tout charger en mémoire d'un coup.

/// 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.

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## Attendre des messages et envoyer des messages { #await-for-messages-and-send-messages }