## Une application avec des callbacks { #an-app-with-callbacks }

Voyons tout cela avec un exemple.

Imaginez que vous développiez une application qui permet de créer des factures.

Ces factures auront un `id`, un `title` (facultatif), un `customer` et un `total`.

L’utilisateur de votre API (une personne développeuse externe) créera une facture dans votre API avec une requête POST.

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

mais qui n'est pas appelé lorsqu'un autre fichier l'importe, comme dans :

```Python
from myapp import app
```

#### Pour davantage de détails { #more-details }

Imaginons que votre fichier s'appelle `myapp.py`.

Si vous l'exécutez avec :

<div class="termy">

```console

## Réponse supplémentaire avec `model` { #additional-response-with-model }

Vous pouvez passer à vos décorateurs de *chemin d'accès* un paramètre `responses`.

Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux.

///

/// note | Remarque

Ceci est pris en charge depuis la version `0.113.0` de FastAPI. 🤓

///

## Modèles Pydantic pour les formulaires { #pydantic-models-for-forms }

Vous avez simplement besoin de déclarer un **modèle Pydantic** avec les champs que vous souhaitez recevoir comme **champs de formulaire**, puis de déclarer le paramètre comme `Form` :

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002_py310.py hl[15,20,25] *}

Ils seront ajoutés au schéma OpenAPI et utilisés par les interfaces de documentation automatiques :

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image01.png">

### Utiliser des tags avec Enum { #tags-with-enums }

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 JSON avec Pydantic, elles seront converties avec le `jsonable_encoder` puis passées à la classe `JSONResponse`, qui les...

Comme cela se passe côté Rust, la performance sera bien meilleure que si cela était fait avec le Python classique et la classe `JSONResponse`.

Lorsque vous utilisez un `response_model` ou un type de retour, FastAPI n'utilise ni le `jsonable_encoder` pour convertir les données (ce qui serait plus lent) ni la classe `JSONResponse`.

Vous déclarez la « forme » de la donnée sous forme de classes avec des attributs.

Et chaque attribut a un type.

Ensuite, vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et elle validera les valeurs, les convertira dans le type approprié (le cas échéant) et vous donnera un objet avec toutes les données.

Et vous obtenez tout le support de l'éditeur avec cet objet résultant.

Lorsque vous installez FastAPI (par exemple avec `pip install "fastapi[standard]"`), il est fourni avec un programme en ligne de commande que vous pouvez exécuter dans le terminal.

Pour exécuter votre application FastAPI en développement, vous pouvez utiliser la commande `fastapi dev` :

<div class="termy">

En utilisant un bloc `with`, nous nous assurons que l'objet de type fichier est fermé après l'exécution de la fonction génératrice (la fonction avec `yield`). Donc, après la fin de l'envoi de la réponse.

Ce ne serait pas si important dans cet exemple précis, car il s'agit d'un faux fichier en mémoire (avec `io.BytesIO`), mais avec un vrai fichier, il est important de s'assurer qu'il est fermé une fois le travail terminé.