* Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un autre outil comme Sanic, Flask, Responder, etc.), il faudrait implémenter toute la validation des données et la sérialisation soi‑même. L'application finale aurait donc la même surcharge que si elle avait été construite avec FastAPI. Et dans de nombreux cas, cette validation...

Si vous avez une grande application, vous pourriez finir par accumuler **plusieurs tags**, et vous voudrez vous assurer d'utiliser toujours le **même tag** pour les *chemins d'accès* associés.

Dans ces cas, il peut être judicieux de stocker les tags dans un `Enum`.

**FastAPI** le prend en charge de la même manière qu'avec des chaînes simples :

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

/// note | Remarque

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

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/// tip | Astuce

Cette même technique s'applique à `Query`, `Cookie` et `Header`. 😎

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## Déclarer des cookies avec un modèle Pydantic { #cookies-with-a-pydantic-model }

/// tip | Astuce

Si vous avez besoin de GraphQL, je vous recommande tout de même de regarder [Strawberry](https://strawberry.rocks/), car il est basé sur des annotations de type plutôt que sur des classes et types personnalisés.

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## Renvoyer une `Response` { #return-a-response }

Vous pouvez renvoyer une `Response` ou n'importe laquelle de ses sous-classes.

/// info

`JSONResponse` est elle-même une sous-classe de `Response`.

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Et lorsque vous renvoyez une `Response`, **FastAPI** la transmet directement.

## Ce qui fait d'un objet une dépendance { #what-makes-a-dependency }

Jusqu'à présent, vous avez vu des dépendances déclarées sous forme de fonctions.

Mais ce n'est pas la seule manière de déclarer des dépendances (même si c'est probablement la plus courante).

L'élément clé est qu'une dépendance doit être un « callable ».

Un « callable » en Python est tout ce que Python peut « appeler » comme une fonction.

Linux) sont un moyen très **léger** d'empaqueter des applications, y compris toutes leurs dépendances et les fichiers nécessaires, tout en les isolant des autres conteneurs (autres applications ou composants) dans le même système.

Les conteneurs Linux s'exécutent en utilisant le même noyau Linux que l'hôte (machine, machine virtuelle, serveur cloud, etc.). Cela signifie simplement qu'ils sont très légers (comparés à des machines virtuelles complètes émulant un système d'exploitation entier)....

</blockquote>

## Recherche { #investigation }

En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.

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/// check | A inspiré **FastAPI** à

Générer le schéma OpenAPI automatiquement, à partir du même code qui définit la sérialisation et la validation.

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### [NestJS](https://nestjs.com/) (et [Angular](https://angular.io/)) { #nestjs-and-angular }

Ce n'est même pas du Python, NestJS est un framework JavaScript (TypeScript) NodeJS inspiré d'Angular.

**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous `fastapi.responses` par simple commodité pour vous, développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en va de même pour `Request`.

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## Remplacer les gestionnaires d'exception par défaut { #override-the-default-exception-handlers }

**FastAPI** fournit des gestionnaires d'exception par défaut.