Ainsi, la section suivante :

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

... générera un lien vers la même URL que celle gérée par la *fonction de chemin d'accès* `read_item(id=id)`.

Par exemple, avec un ID de `42`, cela rendrait :

```html
<a href="/items/42">
```

## Templates et fichiers statiques { #templates-and-static-files }

Après cela, vous pouvez exécuter les tests et vérifier que tout fonctionne. Si c'est le cas, vous avez terminé. 😎

## Pydantic v1 dans v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Pydantic v2 inclut tout Pydantic v1 sous la forme du sous-module `pydantic.v1`. Mais cela n'est plus pris en charge dans les versions au-delà de Python 3.13.

Cela vous permet d’utiliser `pytest` directement sans complications.

///

/// note | Détails techniques

Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.testclient import TestClient`.

**FastAPI** fournit le même `starlette.testclient` sous le nom `fastapi.testclient` uniquement pour votre commodité, en tant que développeur. Mais cela vient directement de Starlette.

///

Pour cela, utilisez `yield` au lieu de `return`, et écrivez les étapes supplémentaires (code) après.

/// tip | Astuce

Vous devez vous assurer d'utiliser `yield` une seule fois par dépendance.

///

Au même moment, vous essayez de déclencher l'autocomplétion avec `Ctrl+Espace` et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

Avec cela, vous pouvez faire défiler en voyant les options, jusqu'à trouver celle qui « vous dit quelque chose » :

<img src="/img/python-types/image03.png">

## Plus de motivation { #more-motivation }

* et en importer la fonction `get_token_header`.

Cela ferait référence à un package au-dessus de `app/`, avec son propre fichier `__init__.py`, etc. Mais nous n'avons pas cela. Donc, cela lèverait une erreur dans notre exemple. 🚨

Mais maintenant vous savez comment cela fonctionne, vous pouvez donc utiliser des imports relatifs dans vos propres applications, aussi complexes soient-elles. 🤓

compilation en JavaScript, il ne peut pas compter sur les types pour définir la validation, la sérialisation et la documentation en même temps. En raison de cela et de certaines décisions de conception, pour obtenir la validation, la sérialisation et la génération automatique de schémas, il est nécessaire d'ajouter des décorateurs à de nombreux endroits. Cela devient donc assez verbeux.

Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON...

# À propos de HTTPS { #about-https }

Il est facile de supposer que HTTPS est quelque chose qui est simplement « activé » ou non.

Mais c'est beaucoup plus complexe que cela.

/// tip | Astuce

Si vous êtes pressé ou si cela ne vous intéresse pas, continuez avec les sections suivantes pour obtenir des instructions étape par étape afin de tout configurer avec différentes techniques.

///

## À propos de JWT { #about-jwt }

JWT signifie « JSON Web Tokens ».

C'est une norme pour coder un objet JSON dans une longue chaîne compacte sans espaces. Cela ressemble à ceci :

```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```

Cela signifie que toute valeur lue en Python depuis une variable d'environnement sera une `str`, et toute conversion vers un autre type ou toute validation doit être effectuée dans le code.

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }