Dans ces cas, il peut être judicieux de stocker les tags dans un `Enum`.

**FastAPI** le prend en charge de la même manière qu'avec des chaînes simples :

{* ../../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` :

```JSON
{"item_id":3}
```

/// check | Revisa

Nota que el valor que tu función recibió (y devolvió) es `3`, como un `int` de Python, no un string `"3"`.

Entonces, con esa declaración de tipo, **FastAPI** te ofrece <dfn title="convertir el string que viene de un request HTTP en datos de Python">"parsing"</dfn> automático de request.

///

* Nginx
    * Con un componente externo como Certbot para las renovaciones de certificados
* HAProxy
    * Con un componente externo como Certbot para las renovaciones de certificados
* Kubernetes con un Controlador de Ingress como Nginx
    * Con un componente externo como cert-manager para las renovaciones de certificados
* Manejado internamente por un proveedor de nube como parte de sus servicios (lee abajo 👇)

Y puede devolver lo que quieras.

En este caso, esta dependencia espera:

* Un parámetro de query opcional `q` que es un `str`.
* Un parámetro de query opcional `skip` que es un `int`, y por defecto es `0`.
* Un parámetro de query opcional `limit` que es un `int`, y por defecto es `100`.

Y luego solo devuelve un `dict` que contiene esos valores.

/// info | Información

OpenAPI define los siguientes esquemas de seguridad:

* `apiKey`: una clave específica de la aplicación que puede provenir de:
  * Un parámetro de query.
  * Un header.
  * Una cookie.
* `http`: sistemas de autenticación HTTP estándar, incluyendo:
  * `bearer`: un header `Authorization` con un valor de `Bearer ` más un token. Esto se hereda de OAuth2.
  * Autenticación básica HTTP.
  * Digest HTTP, etc.

Chaque attribut d'un modèle Pydantic a un type.

Mais ce type peut lui-même être un autre modèle Pydantic.

Ainsi, vous pouvez déclarer des « objets » JSON profondément imbriqués avec des noms d'attributs, des types et des validations spécifiques.

Tout cela, de manière arbitrairement imbriquée.

### Définir un sous-modèle { #define-a-submodel }

Par exemple, nous pouvons définir un modèle `Image` :

Si no ve un header `Authorization`, o el valor no tiene un token `Bearer `, responderá directamente con un error de código de estado 401 (`UNAUTHORIZED`).

Ni siquiera tienes que verificar si el token existe para devolver un error. Puedes estar seguro de que si tu función se ejecuta, tendrá un `str` en ese token.

Puedes probarlo ya en los docs interactivos:

# Modèles de paramètres d'en-tête { #header-parameter-models }

Si vous avez un groupe de **paramètres d'en-tête** liés, vous pouvez créer un **modèle Pydantic** pour les déclarer.

Cela vous permet de **réutiliser le modèle** à **plusieurs endroits** et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎

/// note | Remarque

Cela est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

## Leer un archivo `.env` { #reading-a-env-file }

Si tienes muchas configuraciones que posiblemente cambien mucho, tal vez en diferentes entornos, podría ser útil ponerlos en un archivo y luego leerlos desde allí como si fueran variables de entorno.

Esta práctica es lo suficientemente común que tiene un nombre, estas variables de entorno generalmente se colocan en un archivo `.env`, y el archivo se llama un "dotenv".

///

Le paramètre `status_code` reçoit un nombre correspondant au code d'état HTTP.

/// info

`status_code` peut aussi recevoir un `IntEnum`, comme le [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus) de Python.

///

Il va :