/// info

Un token « bearer » n'est pas la seule option.

Mais c'est la meilleure pour notre cas d'utilisation.

Et cela pourrait être la meilleure pour la plupart des cas, sauf si vous êtes expert en OAuth2 et savez exactement pourquoi une autre option convient mieux à vos besoins.

Dans ce cas, **FastAPI** vous fournit aussi les outils pour la construire.

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Dans ce cas, vous pouvez surcharger la dépendance qui appelle ce fournisseur et utiliser une dépendance personnalisée qui renvoie un utilisateur factice, uniquement pour vos tests.

### Utiliser l’attribut `app.dependency_overrides` { #use-the-app-dependency-overrides-attribute }

Vous pouvez avoir un proxy qui ajoute un préfixe de chemin à votre application.

Dans ces cas, vous pouvez utiliser `root_path` pour configurer votre application.

Le `root_path` est un mécanisme fourni par la spécification ASGI (sur laquelle FastAPI est construit, via Starlette).

Le `root_path` est utilisé pour gérer ces cas spécifiques.

Et il est également utilisé en interne lors du montage de sous‑applications.

## Cas d'utilisation { #use-case }

Commençons par un exemple de **cas d'utilisation**, puis voyons comment le résoudre avec ceci.

Imaginons que vous ayez des **modèles d'apprentissage automatique** que vous souhaitez utiliser pour traiter des requêtes. 🤖

    Note over App: Keeps producing...
    Note over Client: Keeps consuming...
```

Cela peut même être un flux infini, où vous continuez à envoyer des données.

## JSON Lines { #json-lines }

Dans ces cas, il est courant d'envoyer des « JSON Lines », qui est un format où vous envoyez un objet JSON par ligne.

Une réponse aurait un type de contenu `application/jsonl` (au lieu de `application/json`) et le corps ressemblerait à ceci :

En revanche, tout autre paramètre déclaré normalement (par exemple, le corps avec un modèle Pydantic) sera toujours validé, converti, annoté, etc.

Mais il existe des cas spécifiques où il est utile d'obtenir l'objet `Request`.

## Utiliser l'objet `Request` directement { #use-the-request-object-directly }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py310.py hl[5:6] *}

/// tip | Astuce

Vous pouvez utiliser des fonctions `async` ou des fonctions classiques.

**FastAPI** fera ce qu'il faut dans chaque cas, comme avec des dépendances normales.

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## Créer une dépendance avec `yield` et `try` { #a-dependency-with-yield-and-try }

FastAPI utilisera le `jsonable_encoder` expliqué dans [Encodeur compatible JSON](../tutorial/encoder.md) et le placera dans une `JSONResponse`.

Si vous déclarez une `response_class` avec un media type JSON (`application/json`), comme c'est le cas avec `JSONResponse`, les données que vous renvoyez seront automatiquement converties (et filtrées) avec tout `response_model` Pydantic que vous avez déclaré dans le décorateur de *chemin d'accès*. Mais les données ne seront pas sérialisées en octets...

Vous pouvez aussi combiner `dataclasses` avec d'autres annotations de type pour créer des structures de données imbriquées.

Dans certains cas, vous devrez peut‑être encore utiliser la version `dataclasses` de Pydantic. Par exemple, si vous rencontrez des erreurs avec la documentation d'API générée automatiquement.

Dans ce cas, vous pouvez simplement remplacer les `dataclasses` standard par `pydantic.dataclasses`, qui est un remplacement drop‑in :

Cela serait utile si vous voulez recevoir des clés que vous ne connaissez pas à l'avance.

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Un autre cas utile est lorsque vous souhaitez avoir des clés d'un autre type (par exemple `int`).

C'est ce que nous allons voir ici.