# Sous-dépendances { #sub-dependencies }

Vous pouvez créer des dépendances qui ont des sous-dépendances.

Elles peuvent être aussi profondes que nécessaire.

**FastAPI** se chargera de les résoudre.

## Créer une première dépendance « dependable » { #first-dependency-dependable }

Vous pouvez créer une première dépendance (« dependable ») comme :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

# Modèles de paramètres de requête { #query-parameter-models }

Si vous avez un groupe de paramètres de requête liés, vous pouvez créer un modèle Pydantic pour les déclarer.

Cela vous permet de réutiliser le modèle à plusieurs endroits et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎

/// note | Remarque

Pris en charge depuis FastAPI version `0.115.0`. 🤓

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# Types de données supplémentaires { #extra-data-types }

Jusqu'à présent, vous avez utilisé des types de données courants, comme :

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Mais vous pouvez aussi utiliser des types de données plus complexes.

Et vous bénéficierez toujours des mêmes fonctionnalités que jusqu'à présent :

* Excellente prise en charge dans l'éditeur.
* Conversion des données à partir des requêtes entrantes.

* Enfin, il renvoie la **réponse**.

/// note | Détails techniques

Si vous avez des dépendances avec `yield`, le code de sortie s’exécutera après le middleware.

S’il y avait des tâches d’arrière-plan (présentées dans la section [Tâches d’arrière-plan](background-tasks.md), que vous verrez plus tard), elles s’exécuteront après tous les middlewares.

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Mais en prêtant attention aux tests de performance et aux comparaisons, vous devez tenir compte de ce qui suit.

## Tests de performance et rapidité { #benchmarks-and-speed }

Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.

Vous pouvez également déclarer un corps comme un `dict` avec des clés d’un certain type et des valeurs d’un autre type.

De cette façon, vous n'avez pas besoin de savoir à l'avance quels sont les noms de champs/attributs valides (comme ce serait le cas avec des modèles Pydantic).

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

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Et si vous avez déclaré un `response_model`, il sera toujours utilisé pour filtrer et convertir l'objet que vous avez renvoyé.

**FastAPI** utilisera cette réponse *temporaire* pour extraire les cookies (ainsi que les en-têtes et le code d'état), et les placera dans la réponse finale qui contient la valeur que vous avez renvoyée, filtrée par tout `response_model`.

Cela vous donne aussi beaucoup de responsabilité. Vous devez vous assurer que les données que vous renvoyez sont correctes, dans le bon format, qu'elles peuvent être sérialisées, etc.

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Comme **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous renvoyez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt pour cela.

# Modèles de paramètres d'en-tête { #header-parameter-models }

Si vous avez un groupe de **paramètres d'en-tête** liés, vous pouvez créer un **modèle Pydantic** pour les déclarer.

Cela vous permet de **réutiliser le modèle** à **plusieurs endroits** et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎

/// note | Remarque

Cela est pris en charge depuis la version `0.115.0` de FastAPI. 🤓

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* Autres ...

Je vous donnerai des exemples plus concrets dans les prochains chapitres.

## Redémarrages { #restarts }

De la même manière que vous voulez vous assurer que votre application est lancée au démarrage, vous voulez probablement aussi vous assurer qu'elle est **redémarrée** après des échecs.

### Nous faisons des erreurs { #we-make-mistakes }