* Wenn Sie in Geberlaune sind, können Sie versuchen, selbst ein solches Beispiel zu erstellen, nur basierend auf der Beschreibung des Problems. Denken Sie jedoch daran, dass dies viel Zeit in Anspruch nehmen kann und dass es besser sein kann, zunächst um eine Klärung des Problems zu bitten.

### Lösungen vorschlagen

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## Cabeçalhos duplicados

É possível receber cabeçalhos duplicados. Isso significa, o mesmo cabeçalho com vários valores.

Você pode definir esses casos usando uma lista na declaração de tipo.

Você receberá todos os valores do cabeçalho duplicado como uma `list` Python.

Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.

Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.

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```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

read_query["/items/"]

> Qual é a história desse projeto? Parece que surgiu do nada e se tornou incrível em poucas semanas [...]

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

Ainsi, vous pouvez simplement laisser **FastAPI** utiliser la bonne version de Starlette.

## À propos de Pydantic

Pydantic inclut des tests pour **FastAPI** avec ses propres tests, ainsi les nouvelles versions de Pydantic (au-dessus
de `1.0.0`) sont toujours compatibles avec **FastAPI**.

Vous pouvez épingler Pydantic à toute version supérieure à `1.0.0` qui fonctionne pour vous et inférieure à `2.0.0`.

Par exemple :

```txt

Dessa forma, a sub-aplicação saberá usar esse prefixo de caminho para a interface de documentação.

E a sub-aplicação também poderia ter suas próprias sub-aplicações montadas e tudo funcionaria corretamente, porque o FastAPI lida com todos esses `root_path`s automaticamente.

* Annotations d'API et documentation automatique.

## Valeurs par défaut

Les paramètres de requête ne sont pas une partie fixe d'un chemin, ils peuvent être optionnels et avoir des valeurs par défaut.

Dans l'exemple ci-dessus, ils ont des valeurs par défaut qui sont `skip=0` et `limit=10`.

Donc, accéder à l'URL :

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

serait équivalent à accéder à l'URL :

```

                ASN1Sequence adressesSequence = ASN1Util.as(ASN1Sequence.class, tagged);
                Enumeration<?> adresses = adressesSequence.getObjects();
                while (adresses.hasMoreElements()) {
                    ASN1Sequence addressSequence = ASN1Util.as(ASN1Sequence.class, adresses);
                    ASN1Integer addressType = ASN1Util.as(ASN1Integer.class, addressSequence, 0);

/// info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} beschrieben wird.

///

## Tests ausführen

```JavaScript
presets: [
    SwaggerUIBundle.presets.apis,
    SwaggerUIBundle.SwaggerUIStandalonePreset
]
```

Esses são objetos **JavaScript**, não strings, então você não pode passá-los diretamente do código Python.