## Metadata para etiquetas { #metadata-for-tags }

También puedes agregar metadata adicional para las diferentes etiquetas usadas para agrupar tus path operations con el parámetro `openapi_tags`.

Este toma una list que contiene un diccionario para cada etiqueta.

Cada diccionario puede contener:

Vous pouvez également utiliser les paramètres du *décorateur de chemin d'accès* `response_model_include` et `response_model_exclude`.

Ils prennent un `set` de `str` avec les noms des attributs à inclure (en omettant le reste) ou à exclure (en incluant le reste).

Cela peut être utilisé comme un raccourci rapide si vous n'avez qu'un seul modèle Pydantic et que vous souhaitez supprimer certaines données de la sortie.

/// tip | Astuce

    C'est là que nous placerons le fichier `requirements.txt` et le répertoire `app`.

3. Copier le fichier des dépendances vers le répertoire `/code`.

    Copier **uniquement** le fichier des dépendances en premier, pas le reste du code.

    Comme ce fichier **ne change pas souvent**, Docker le détectera et utilisera le **cache** pour cette étape, ce qui activera le cache pour l'étape suivante aussi.

Esto significa que puedes instalar la versión más reciente de Pydantic v2 e importar y usar los componentes viejos de Pydantic v1 desde este submódulo, como si tuvieras instalado el Pydantic v1 antiguo.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}

### Compatibilidad de FastAPI con Pydantic v1 en v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }

then verify that requests were made as expected.

Because it exercises your full HTTP stack, you can be confident that you're
testing everything. You can even copy & paste HTTP responses from your real web
server to create representative test cases. Or test that your code survives in
awkward-to-reproduce situations like 500 errors or slow-loading responses.


### Example

///

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Trouver un moyen d'avoir une performance folle.

C'est pourquoi **FastAPI** est basé sur Starlette, car il s'agit du framework le plus rapide disponible (testé par des benchmarks tiers).

///

### [Falcon](https://falconframework.org/) { #falcon }

Puis nous créons une dépendance `Annotated` `SessionDep` pour simplifier le reste du code qui utilisera cette dépendance.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[25:30]  hl[25:27,30] *}

### Créer les tables de base au démarrage { #create-database-tables-on-startup }

L’ajout d’un `\f` (un caractère « form feed » échappé) amène **FastAPI** à tronquer la sortie utilisée pour OpenAPI à cet endroit.

Cela n’apparaîtra pas dans la documentation, mais d’autres outils (comme Sphinx) pourront utiliser le reste.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}

## Réponses supplémentaires { #additional-responses }

  scheme: http
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9000']
```

### 4. Update `scrape_configs` section in prometheus.yml

To authorize every scrape request, copy and paste the generated `scrape_configs` section in the prometheus.yml and restart the Prometheus service.

### 5. Start Prometheus

Start (or) Restart Prometheus service by running

```sh

```JSON hl_lines="4-8"
{
    "openapi": "3.1.0",
    // Mais coisas aqui
    "servers": [
        {
            "url": "/api/v1"
        }
    ],
    "paths": {
            // Mais coisas aqui
    }
}
```