* Parce que les structures de données de Pydantic sont simplement des instances de classes que vous définissez ; l'autocomplétion, le linting, mypy et votre intuition devraient tous bien fonctionner avec vos données validées.

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

serait équivalent à :

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

... parce que `user_in.model_dump()` est un `dict`, et nous demandons ensuite à Python de « déballer » ce `dict` en le passant à `UserInDB` précédé de `**`.

Ainsi, nous obtenons un modèle Pydantic à partir des données d'un autre modèle Pydantic.

**FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `= None`.

L'annotation de type `str | None` n'est pas utilisée par **FastAPI** pour déterminer que la valeur n'est pas requise, il le saura parce qu'elle a une valeur par défaut `= None`.

Mais ajouter ces annotations de type permettra à votre éditeur de vous offrir un meilleur support et de détecter des erreurs.

///

## Sans Pydantic { #without-pydantic }

/// tip | Astuce

Ici nous utilisons `Query()` parce qu’il s’agit d’un **paramètre de requête**. Plus tard nous verrons d’autres comme `Path()`, `Body()`, `Header()` et `Cookie()`, qui acceptent également les mêmes arguments que `Query()`.

///

FastAPI va maintenant :

Le processus qui se produit lorsque votre application API appelle l’*API externe* s’appelle un « callback ». Parce que le logiciel écrit par la personne développeuse externe envoie une requête à votre API puis votre API « rappelle », en envoyant une requête à une *API externe* (probablement créée par la même personne développeuse).

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_04_py310.py hl[8] *}

... cela échoue parce que l'annotation de type n'est pas un type Pydantic et n'est pas juste une unique classe `Response` ou une sous-classe, c'est une union (l'un des deux) entre une `Response` et un `dict`.

Dans cet exemple, nous utilisons le flux OAuth2 « password ».

C’est approprié lorsque nous nous connectons à notre propre application, probablement avec notre propre frontend.

Parce que nous pouvons lui faire confiance pour recevoir le `username` et le `password`, puisque nous le contrôlons.

/// tip | Astuce

Il est facile d’activer un environnement virtuel, d’obtenir un Python, puis d’aller vers un autre projet.

Et le second projet ne fonctionnerait pas parce que vous utilisez le Python incorrect, provenant d’un environnement virtuel d’un autre projet.

Il est utile de pouvoir vérifier quel `python` est utilisé. 🤓

///

<img src="/img/deployment/https/https07.drawio.svg">

Le client (navigateur) saura que la réponse provient du bon serveur parce qu'elle utilise la cryptographie convenue auparavant à l'aide du **certificat HTTPS**.

### Applications multiples { #multiple-applications }

Et dans le code, nous obtenons un `dict` avec toutes les données envoyées par le client, **uniquement les données envoyées par le client**, en excluant toute valeur qui serait là simplement parce que c'est la valeur par défaut. Pour ce faire, nous utilisons `exclude_unset=True`. C'est l'astuce principale. 🪄

Nous utilisons ensuite `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)` pour mettre à jour `hero_db` avec les données de `hero_data`.