Là, vous pouvez définir :

* « Item ID », utilisé dans le chemin.
* « Token » utilisé comme paramètre de requête.

/// tip | Astuce

Notez que le `token` de requête sera géré par une dépendance.

///

Avec cela, vous pouvez connecter le WebSocket puis envoyer et recevoir des messages :

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

  - 🎨 [Tailwind CSS](https://tailwindcss.com) et [shadcn/ui](https://ui.shadcn.com) pour les composants frontend.
  - 🤖 Un client frontend généré automatiquement.
  - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) pour les tests de bout en bout.
  - 🦇 Prise en charge du mode sombre.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) pour le développement et la production.

## Détails { #details }

Le premier `"/static"` fait référence au sous-chemin sur lequel cette « sous-application » sera « montée ». Ainsi, tout chemin qui commence par `"/static"` sera géré par elle.

Le `directory="static"` fait référence au nom du répertoire qui contient vos fichiers statiques.

Le `name="static"` lui donne un nom utilisable en interne par **FastAPI**.

Dans ce cas, il utiliserait le certificat pour `someapp.example.com`.

<img src="/img/deployment/https/https03.drawio.svg">

Le client **fait déjà confiance** à l'entité qui a généré ce certificat TLS (dans ce cas Let's Encrypt, mais nous y reviendrons plus tard), il peut donc **vérifier** que le certificat est valide.

///

## Vérifiez { #check-it }

Désormais, chaque requête sous le chemin `/v1/` sera gérée par l'application Flask.

Et le reste sera géré par **FastAPI**.

Si vous l'exécutez et allez à [http://localhost:8000/v1/](http://localhost:8000/v1/) vous verrez la réponse de Flask :

```txt
Hello, World from Flask!
```

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.

Mais il existe des situations où vous pouvez avoir besoin d'accéder directement à l'objet `Request`.

## Détails sur l'objet `Request` { #details-about-the-request-object }

Por exemplo, você poderia ter uma seção para **items** e outra seção para **users**, e elas poderiam ser separadas por tags:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}

### Gere um cliente TypeScript com Tags { #generate-a-typescript-client-with-tags }

Se você gerar um cliente para uma aplicação FastAPI usando tags, normalmente também separará o código do cliente com base nas tags.

Le principe est le suivant : vous écrivez la définition du schéma au format YAML dans la docstring de chaque fonction gérant une route.

Et il génère des schémas OpenAPI.

C'est ainsi que cela fonctionne dans Flask, Starlette, Responder, etc.

Mais alors, nous avons à nouveau le problème d'avoir une micro-syntaxe, dans une docstring Python (un gros morceau de YAML).

* [Mir auf **X (Twitter)** folgen](https://x.com/tiangolo) oder [Mastodon](https://fosstodon.org/@tiangolo).
    * Mir mitteilen, wie Sie FastAPI verwenden (ich höre das gerne).
    * Mitbekommen, wenn ich Ankündigungen mache oder neue Tools veröffentliche.
    * Sie können auch [@fastapi auf X (Twitter) folgen](https://x.com/fastapi) (ein separates Konto).

///

### Antes y después de la `response` { #before-and-after-the-response }

Puedes añadir código que se ejecute con la `request`, antes de que cualquier *path operation* la reciba.

Y también después de que se genere la `response`, antes de devolverla.

Por ejemplo, podrías añadir un custom header `X-Process-Time` que contenga el tiempo en segundos que tomó procesar la request y generar una response: