* `datetime.timedelta`:
    * O `datetime.timedelta` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float` de segundos totais.
    * O Pydantic também permite representá-lo como uma "codificação ISO 8601 diferença de tempo", [cheque a documentação para mais informações](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset`:

    "description": None,
}
```

comme il n’inclut pas l’attribut déjà enregistré « tax »: 20.2, le modèle d’entrée prendrait la valeur par défaut « tax »: 10.5.

Et les données seraient enregistrées avec cette « nouvelle » « tax » de 10.5.

## Effectuer des mises à jour partielles avec `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

/// tip | Astuce

Si vous voulez quelque chose à copier-coller rapidement, n'utilisez pas cet exemple, utilisez le dernier ci-dessous.

///

Ensuite, lorsque vous créez une instance de cette classe `Settings` (dans ce cas, l'objet `settings`), Pydantic lira les variables d'environnement de manière insensible à la casse, donc une variable en majuscules `APP_NAME` sera tout de même lue pour l'attribut `app_name`.

Aparte de todas las palabras rimbombantes usadas aquí, el sistema de **Inyección de Dependencias** es bastante simple.

Solo son funciones que se ven igual que las *path operation functions*.

Pero aun así, es muy potente y te permite declarar "grafos" de dependencia anidados arbitrariamente profundos (árboles).

/// tip | Consejo

Todo esto podría no parecer tan útil con estos ejemplos simples.

### Simular un archivo { #simulate-a-file }

En este ejemplo estamos simulando un archivo con `io.BytesIO`, que es un objeto tipo archivo que vive solo en memoria, pero nos permite usar la misma interfaz.

Por ejemplo, podemos iterarlo para consumir su contenido, como podríamos con un archivo.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[1:27] hl[3,12:13,25] *}

/// info

`Form` est une classe qui hérite directement de `Body`.

///

/// tip | Astuce

Você teria **um único objeto `engine`** para todo o seu código se conectar ao mesmo banco de dados.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

Usar `check_same_thread=False` permite que o FastAPI use o mesmo banco de dados SQLite em diferentes threads. Isso é necessário, pois **uma única requisição** pode usar **mais de uma thread** (por exemplo, em dependências).

* Projetado em torno desses padrões, após um estudo meticuloso. Em vez de uma camada improvisada por cima.
* Isso também permite o uso de **geração de código do cliente** automaticamente em muitas linguagens.

### Documentação automática { #automatic-docs }

Mais maintenant imaginez que vous l'écriviez de zéro.

À un certain moment, vous auriez commencé la définition de la fonction, vous aviez les paramètres prêts ...

Mais ensuite vous devez appeler « cette méthode qui convertit la première lettre en majuscule ».

Était-ce `upper` ? Était-ce `uppercase` ? `first_uppercase` ? `capitalize` ?

Vous essayez alors avec l'ami de toujours des programmeurs, l'autocomplétion de l'éditeur.

# Étendre OpenAPI { #extending-openapi }

Il existe des cas où vous pouvez avoir besoin de modifier le schéma OpenAPI généré.

Dans cette section, vous verrez comment faire.

## Le processus normal { #the-normal-process }

Le processus normal (par défaut) est le suivant.

Une application (instance) `FastAPI` a une méthode `.openapi()` censée retourner le schéma OpenAPI.