O Python possui suporte para "type hints" opcionais (também chamados de "type annotations").

Esses **"type hints"** ou anotações são uma sintaxe especial que permite declarar o <dfn title="por exemplo: str, int, float, bool">tipo</dfn> de uma variável.

Ao declarar tipos para suas variáveis, editores e ferramentas podem oferecer um melhor suporte.

# Code d'état de la réponse { #response-status-code }

De la même manière que vous pouvez spécifier un modèle de réponse, vous pouvez également déclarer le code d'état HTTP utilisé pour la réponse avec le paramètre `status_code` dans n'importe lequel des chemins d'accès :

* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* etc.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001_py310.py hl[6] *}

/// note | Remarque

Ces fonctions peuvent être déclarées avec `async def` ou un `def` normal.

### Événement `startup` { #startup-event }

Pour ajouter une fonction qui doit être exécutée avant le démarrage de l'application, déclarez-la avec l'événement « startup » :

{* ../../docs_src/events/tutorial001_py310.py hl[8] *}

 * declared to be copied.
 * <br>
 * <i>For example:</i>
 * <pre>
 * restResources {
 *   restApi {
 *     includeXpack 'enrich'
 *   }
 * }
 * </pre>
 * Will copy the entire core Rest API specifications (assuming the project has tests) and any of the the X-pack specs starting with enrich*.

- L'utilisateur saisit le `username` et le `password` dans le frontend, puis appuie sur Entrée.
- Le frontend (exécuté dans le navigateur de l'utilisateur) envoie ce `username` et ce `password` vers une URL spécifique de notre API (déclarée avec `tokenUrl="token"`).
- L'API vérifie ce `username` et ce `password`, et répond avec un « token » (nous n'avons encore rien implémenté de tout cela).

Si te estás preguntando, "AlexNet", "ResNet" y "LeNet" son solo nombres de <dfn title="Técnicamente, arquitecturas de modelos de Deep Learning">modelos</dfn> de Machine Learning.

///

### Declarar un *path parameter* { #declare-a-path-parameter }

Luego crea un *path parameter* con una anotación de tipo usando la clase enum que creaste (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}

            native
            strictfp
    -->
    <module name="ModifierOrder" />

    <!-- Checks that we don't include modifier where they are implied. For
      example, this does not allow interface methods to be declared public
      because they are *always* public. -->
    <module name="RedundantModifier" />
    <!-- Checks that all java files have a package declaration and that it
      lines up with the directory structure. -->

Luego puedes crear otra función de dependencia (un "dependable") que al mismo tiempo declare una dependencia propia (por lo que también es un "dependant"):

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Centrémonos en los parámetros declarados:

* Aunque esta función es una dependencia ("dependable") en sí misma, también declara otra dependencia (depende de algo más).

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

## Mettre à niveau l'exemple { #example-upgrade }

Modifiez maintenant le fichier `main.py` pour recevoir un corps depuis une requête `PUT`.

Déclarez le corps en utilisant les types Python standard, grâce à Pydantic.

```Python hl_lines="2  7-10 23-25"
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

It will include all the routes from that router as part of it.

/// note | Technical Details

It will actually internally create a *path operation* for each *path operation* that was declared in the `APIRouter`.

So, behind the scenes, it will actually work as if everything was the same single app.

///

/// check

You don't have to worry about performance when including routers.