Le `dict` `scope` et la fonction `receive` font tous deux partie de la spécification ASGI.

Et ces deux éléments, `scope` et `receive`, sont ce dont on a besoin pour créer une nouvelle instance de `Request`.

Pour en savoir plus sur `Request`, consultez [la documentation de Starlette sur les requêtes](https://www.starlette.dev/requests/).

///

Depuis FastAPI 0.119.0, il existe également une prise en charge partielle de Pydantic v1 depuis l'intérieur de Pydantic v2, pour faciliter la migration vers v2.

Vous pouvez donc mettre à niveau Pydantic vers la dernière version 2 et modifier les imports pour utiliser le sous-module `pydantic.v1`, et dans de nombreux cas cela fonctionnera tel quel.

        self.name = name


fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

Dans ce cas, `fluffy` est une instance de la classe `Cat`.

Et pour créer `fluffy`, vous « appelez » `Cat`.

Donc, une classe Python est aussi un « callable ».

Ainsi, avec **FastAPI**, vous pouvez utiliser une classe Python comme dépendance.

print(f"Hello {name} from Python")
```

/// tip | Astuce

Le deuxième argument de [`os.getenv()`](https://docs.python.org/3.8/library/os.html#os.getenv) est la valeur par défaut à retourner.

S'il n'est pas fourni, c'est `None` par défaut ; ici, nous fournissons `"World"` comme valeur par défaut à utiliser.

///

Vous pouvez ensuite exécuter ce programme Python :

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

Al referirse a la máquina remota, es común llamarla **servidor**, pero también **máquina**, **VM** (máquina virtual), **nodo**. Todos esos se refieren a algún tipo de máquina remota, generalmente con Linux, donde ejecutas programas.

## Instala el Programa del Servidor { #install-the-server-program }

Cuando instalas FastAPI, viene con un servidor de producción, Uvicorn, y puedes iniciarlo con el comando `fastapi run`.

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}

/// note | Remarque

Un paramètre de chemin est toujours requis car il doit faire partie du chemin. Même si vous l'avez déclaré avec `None` ou défini une valeur par défaut, cela ne changerait rien, il serait toujours requis.

///

## Ordonner les paramètres comme vous le souhaitez { #order-the-parameters-as-you-need }

/// tip | Astuce

    assertEquals("B", peekingIterator.next());
    peekingIterator.remove();
    assertEquals("Should have removed an element", 2, list.size());
    assertFalse("Second element should be gone", list.contains("B"));
  }

  static class ThrowsAtEndException extends RuntimeException {
    /* nothing */
  }

  /**

Y si llamamos a:

```Python
print(user_dict)
```

obtendríamos un `dict` de Python con:

```Python
{
    'username': 'john',
    'password': 'secret',
    'email': 'john.doe@example.com',
    'full_name': None,
}
```

#### Desempaquetando un `dict` { #unpacking-a-dict }

Outre les types singuliers normaux comme `str`, `int`, `float`, etc. vous pouvez utiliser des types singuliers plus complexes qui héritent de `str`.

Pour voir toutes les options dont vous disposez, consultez [l’aperçu des types de Pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/). Vous verrez quelques exemples au chapitre suivant.

le dice a SQLModel que `id` es la **clave primaria** en la base de datos SQL (puedes aprender más sobre claves primarias de SQL en la documentación de SQLModel).

    Nota: Usamos `int | None` para el campo de clave primaria para que en el código Python podamos *crear un objeto sin un `id`* (`id=None`), asumiendo que la base de datos lo *generará al guardar*. SQLModel entiende que la base de datos proporcionará el `id` y *define la columna como un `INTEGER` no nulo* en el esquema de la base...