```

## Utiliser la même dépendance plusieurs fois { #using-the-same-dependency-multiple-times }

Si l'une de vos dépendances est déclarée plusieurs fois pour le même *chemin d'accès*, par exemple si plusieurs dépendances ont une sous-dépendance commune, **FastAPI** saura n'appeler cette sous-dépendance qu'une seule fois par requête.

# Parámetros de Query y Validaciones de String { #query-parameters-and-string-validations }

**FastAPI** te permite declarar información adicional y validación para tus parámetros.

Tomemos esta aplicación como ejemplo:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001_py310.py hl[7] *}

También podrías usarlo para generar código automáticamente, para clientes que se comuniquen con tu API. Por ejemplo, aplicaciones frontend, móviles o IoT.

### Configura el `entrypoint` de la app en `pyproject.toml` { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

Puedes configurar dónde está tu app en un archivo `pyproject.toml` así:

Vous pourriez également l’utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Par exemple, des applications frontend, mobiles ou IoT.

### Configurer le `entrypoint` de l’application dans `pyproject.toml` { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

**FastAPI** fournit un outil pratique pour structurer votre application tout en conservant toute la flexibilité.

/// info

Si vous venez de Flask, cela équivaut aux Blueprints de Flask.

///

## Exemple de structure de fichiers { #an-example-file-structure }

Supposons que vous ayez une structure de fichiers comme ceci :

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── dependencies.py
│   └── routers

* Imposer la sécurité, l’authentification, des exigences de rôles, etc.
* Et bien d’autres choses ...

Tout cela, en minimisant la répétition de code.

## Premiers pas { #first-steps }

Voyons un exemple très simple. Il sera tellement simple qu’il n’est pas très utile, pour l’instant.

Mais de cette façon nous pouvons nous concentrer sur le fonctionnement du système d’**injection de dépendances**.

Por ejemplo, hay una [Imagen de Python](https://hub.docker.com/_/python) oficial.

Y hay muchas otras imágenes para diferentes cosas como bases de datos, por ejemplo para:

* [PostgreSQL](https://hub.docker.com/_/postgres)
* [MySQL](https://hub.docker.com/_/mysql)
* [MongoDB](https://hub.docker.com/_/mongo)

OpenID Connect est une autre spécification, basée sur **OAuth2**.

Elle étend simplement OAuth2 en précisant certains points relativement ambigus dans OAuth2, afin d'essayer de la rendre plus interopérable.

Par exemple, la connexion Google utilise OpenID Connect (qui, en arrière-plan, utilise OAuth2).

Mais la connexion Facebook ne prend pas en charge OpenID Connect. Elle a sa propre variante d'OAuth2.

les convertir en quelque chose qui peut être envoyé sur le réseau. Par exemple, convertir un objet contenant des
données provenant d'une base de données en un objet JSON. Convertir des objets `datetime` en strings, etc.

La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.

* Puedes pedirles que proporcionen un [ejemplo mínimo, reproducible](https://stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example), que puedas **copiar-pegar** y ejecutar localmente para ver el mismo error o comportamiento que están viendo, o para entender mejor su caso de uso.