/// tip | Astuce

Si vous savez déjà ce que sont les « variables d'environnement » et comment les utiliser, vous pouvez passer cette section.

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Une variable d'environnement (également appelée « env var ») est une variable qui vit en dehors du code Python, dans le système d'exploitation, et qui peut être lue par votre code Python (ou par d'autres programmes également).

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## Paramètres dans une dépendance { #settings-in-a-dependency }

Dans certains cas, il peut être utile de fournir les paramètres via une dépendance, au lieu d'avoir un objet global `settings` utilisé partout.

Cela peut être particulièrement utile pendant les tests, car il est très facile de surcharger une dépendance avec vos propres paramètres personnalisés.

Tous les systèmes de gestion de conteneurs (comme Docker ou Kubernetes) disposent de ces fonctionnalités réseau intégrées.

## Conteneurs et processus { #containers-and-processes }

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

## Ajouter un résumé et une description { #summary-and-description }

Vous pouvez ajouter un `summary` et une `description` :

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[17:18] *}

## Utiliser la description depuis la docstring { #description-from-docstring }

* le contenu d'un fichier sur le disque soit lu par le système et passé à votre programme
* le contenu que votre programme a passé au système soit écrit sur le disque
* une opération effectuée à distance par une API se termine
* une opération en base de données se termine
* une requête à une base de données renvoie un résultat
* etc.

Vous pourriez donc avoir encore besoin d'utiliser des modèles Pydantic.

Mais si vous avez déjà un ensemble de dataclasses sous la main, c'est une astuce pratique pour les utiliser afin d'alimenter une API Web avec FastAPI. 🤓

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## Utiliser des dataclasses dans `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

Vous pouvez aussi utiliser `dataclasses` dans le paramètre `response_model` :

### Désactiver le modèle de réponse { #disable-response-model }

En reprenant l'exemple ci-dessus, vous pourriez ne pas vouloir avoir la validation par défaut des données, la documentation, le filtrage, etc. effectués par FastAPI.

Mais vous avez toujours besoin d'utiliser `Path` pour le paramètre de chemin `item_id`. Et vous ne voulez pas utiliser `Annotated` pour une raison quelconque.

Python se plaindra si vous mettez une valeur avec une « valeur par défaut » avant une valeur qui n'a pas de « valeur par défaut ».

Mais vous pouvez les réorganiser, et avoir la valeur sans défaut (le paramètre de requête `q`) en premier.

Imaginons que nous voulions avoir une dépendance qui vérifie si le paramètre de requête `q` contient un contenu fixe.

Mais nous voulons pouvoir paramétrer ce contenu fixe.

## Une instance « callable » { #a-callable-instance }

En Python, il existe un moyen de rendre une instance de classe « callable ».

Pas la classe elle‑même (qui est déjà un callable), mais une instance de cette classe.

Remarquez que la clé `images` contient maintenant une liste d'objets image.

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## Modèles profondément imbriqués { #deeply-nested-models }

Vous pouvez définir des modèles imbriqués à une profondeur arbitraire :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}

/// info

Remarquez que `Offer` a une liste d’`Item`, qui à leur tour ont une liste optionnelle d’`Image`.

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