Um `Request` também tem um `request.receive`, que é uma função para "receber" o corpo da requisição.

O dicionário `scope` e a função `receive` são ambos parte da especificação ASGI.

E essas duas coisas, `scope` e `receive`, são o que é necessário para criar uma nova instância de `Request`.

Il y a un chapitre entier ici dans la documentation à ce sujet, vous pouvez le lire sur [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

## OpenAPI supplémentaire

Lorsque vous déclarez un *chemin* dans votre application, **FastAPI** génère automatiquement les métadonnées concernant ce *chemin* à inclure dans le schéma OpenAPI.

/// note | Détails techniques

Vous devrez rarement revenir à la documentation.

Voici comment votre éditeur peut vous aider:

* dans <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:

![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

* dans <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:

## Watch le dépôt GitHub pour les releases

Vous pouvez "watch" FastAPI dans GitHub (en cliquant sur le bouton "watch" en haut à droite) : <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>. 👀

Vous pouvez y sélectionner "Releases only".

Et seront aussi utilisés dans chaque *opération de chemin* de la documentation utilisant ces modèles :

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Support de l'éditeur

Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de types et de l'auto-complétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez utilisé un classique `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) :

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

        include:
          - os: windows-latest
            java: 21
            root-pom: pom.xml
    runs-on: ${{ matrix.os }}
    env:
      ROOT_POM: ${{ matrix.root-pom }}
    steps:
      # Cancel any previous runs for the same branch that are still running.
      - name: 'Cancel previous runs'
        uses: styfle/cancel-workflow-action@85880fa0301c86cca9da44039ee3bb12d3bedbfa # 0.12.1
        with:

Donc, si vous exécutez cet exemple et allez sur <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>,
vous verrez comme réponse :

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Paramètres de chemin typés

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py hl[9] *}

Ce qui fait qu'avec une URL comme :

```
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```

vous recevriez les valeurs des multiples paramètres de requête `q` (`foo` et `bar`) dans une `list` Python au sein de votre fonction de **path operation**, dans le paramètre de fonction `q`.

# <abbr title="En anglais: Debugging">Débogage</abbr>

Vous pouvez connecter le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr> dans votre éditeur, par exemple avec Visual Studio Code ou PyCharm.

## Faites appel à `uvicorn`

Dans votre application FastAPI, importez et exécutez directement `uvicorn` :

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}

### À propos de `__name__ == "__main__"`

```

* Vous devriez maintenant avoir une structure de répertoire telle que :

```
.
├── app
│   └── main.py
└── Dockerfile
```

## Construire l'image Docker

* Allez dans le répertoire du projet (dans lequel se trouve votre `Dockerfile`, contenant votre répertoire `app`).
* Construisez votre image FastAPI :

<div class="termy">

```console
$ docker build -t myimage .

---> 100%
```