```

isso significaria que você usaria as versões `0.112.0` ou superiores, mas menores que `0.113.0`, por exemplo, a versão `0.112.2` ainda seria aceita.

Se você usa qualquer outra ferramenta para gerenciar suas instalações, como `uv`, Poetry, Pipenv ou outras, todas elas têm uma forma de definir versões específicas para seus pacotes.

## Versões disponíveis { #available-versions }

* Un paramètre de requête optionnel `q` qui est une `str`.
* Un paramètre de requête optionnel `skip` qui est un `int`, et vaut `0` par défaut.
* Un paramètre de requête optionnel `limit` qui est un `int`, et vaut `100` par défaut.

Puis elle retourne simplement un `dict` contenant ces valeurs.

/// info

FastAPI a ajouté la prise en charge de `Annotated` (et a commencé à le recommander) dans la version 0.95.0.

    * Ces certificats sont en réalité **acquis** auprès de la tierce partie, et non « générés ».
* Les certificats ont une **durée de vie**.
    * Ils **expirent**.
    * Puis ils doivent être **renouvelés**, **acquis à nouveau** auprès de la tierce partie.
* Le cryptage de la connexion se fait au **niveau TCP**.
    * C'est une couche **en dessous de HTTP**.

    * De esta manera puedes actualizar solo los valores realmente establecidos por el usuario, en lugar de sobrescribir valores ya almacenados con valores por defecto en tu modelo.
* Crear una copia del modelo almacenado, actualizando sus atributos con las actualizaciones parciales recibidas (usando el parámetro `update`).
* Convertir el modelo copiado en algo que pueda almacenarse en tu DB (por ejemplo, usando el `jsonable_encoder`).

/// info | Info

Pour utiliser `EmailStr`, installez d'abord [`email-validator`](https://github.com/JoshData/python-email-validator).

Assurez-vous de créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), de l'activer, puis de l'installer, par exemple :

```console
$ pip install email-validator
```

ou avec :

```console
$ pip install "pydantic[email]"
```

///

```python
from typing import Any


def some_function(data: Any):
    print(data)
```

### Tipos genéricos { #generic-types }

Algunos tipos pueden tomar "parámetros de tipo" entre corchetes, para definir sus tipos internos, por ejemplo una "lista de strings" se declararía `list[str]`.

Estos tipos que pueden tomar parámetros de tipo se llaman **Tipos Genéricos** o **Genéricos**.

Ensuite, dans notre code, nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Astuce

A "bearer" token is not the only option.

But it's the best one for our use case.

And it might be the best for most use cases, unless you are an OAuth2 expert and know exactly why there's another option that better suits your needs.

In that case, **FastAPI** also provides you with the tools to build it.

///

/// tip | Dica

Você poderia usar a mesma técnica para estender o JSON Schema e adicionar suas próprias informações extras personalizadas.

Por exemplo, você poderia usá-la para adicionar metadados para uma interface de usuário de front-end, etc.

///

/// info | Informação

////

**FastAPI** fournit un raccourci pour ces cas, lorsque la dépendance est spécifiquement une classe que **FastAPI** va « appeler » pour créer une instance de la classe elle‑même.

Pour ces cas précis, vous pouvez faire ce qui suit :

Au lieu d'écrire :

//// tab | Python 3.10+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```

////

//// tab | Python 3.10+ sans Annotated