Ainsi, ce que nous allons faire ensuite, c’est ajouter le code pour documenter à quoi cette *API externe* devrait ressembler pour recevoir le callback de *votre API*.

Il doit contenir un `token_type`. Dans notre cas, comme nous utilisons des jetons « Bearer », le type de jeton doit être « bearer ».

Et il doit contenir un `access_token`, avec une chaîne contenant notre jeton d'accès.

Pour cet exemple simple, nous allons faire quelque chose de complètement non sécurisé et renvoyer le même `username` comme jeton.

/// tip | Astuce

Comme `item.model_dump(exclude_unset=True)`.

Cela génère un `dict` ne contenant que les données définies lors de la création du modèle `item`, en excluant les valeurs par défaut.

Vous pouvez ensuite l’utiliser pour produire un `dict` avec uniquement les données définies (envoyées dans la requête), en omettant les valeurs par défaut :

- `write(data)` : écrit `data` (`str` ou `bytes`) dans le fichier.
- `read(size)` : lit `size` (`int`) octets/caractères du fichier.
- `seek(offset)` : se déplace à la position d'octet `offset` (`int`) dans le fichier.
    - Par ex., `await myfile.seek(0)` irait au début du fichier.

/// check | A inspiré **FastAPI** à

Trouver des moyens d'obtenir de bonnes performances.

Avec Hug (puisque Hug est basé sur Falcon), cela a inspiré **FastAPI** à déclarer un paramètre `response` dans les fonctions.

Il existe des cas où vous pourriez avoir besoin de convertir un type de données (comme un modèle Pydantic) en quelque chose de compatible avec JSON (comme un `dict`, `list`, etc.).

Par exemple, si vous devez le stocker dans une base de données.

Pour cela, **FastAPI** fournit une fonction `jsonable_encoder()`.

## Utiliser `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Sie sollten dies tun, nachdem Sie alle Ihre *Pfadoperationen* hinzugefügt haben.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py310.py hl[2, 12:21, 24] *}

/// tip | Tipp

Wenn Sie `app.openapi()` manuell aufrufen, sollten Sie vorher die `operationId`s aktualisiert haben.

///

/// warning | Achtung

Déclarez les paramètres de **cookie** dont vous avez besoin dans un **modèle Pydantic**, puis déclarez le paramètre comme `Cookie` :

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:12,16] *}

**FastAPI** va **extraire** les données pour **chaque champ** à partir des **cookies** reçus dans la requête et vous fournir le modèle Pydantic que vous avez défini.

Comme **FastAPI** est basé sur la norme **ASGI**, il est très facile d'intégrer toute bibliothèque **GraphQL** également compatible avec ASGI.

Vous pouvez combiner des *chemins d'accès* FastAPI classiques avec GraphQL dans la même application.

/// tip | Astuce

**GraphQL** résout des cas d'utilisation très spécifiques.

Il présente des **avantages** et des **inconvénients** par rapport aux **API web** classiques.

Vous verrez beaucoup plus de tout cela en pratique dans le [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md).

## Annotations de type avec métadonnées { #type-hints-with-metadata-annotations }

Python dispose également d'une fonctionnalité qui permet de mettre des **<dfn title="Données sur les données, dans ce cas, des informations sur le type, p. ex. une description.">métadonnées</dfn> supplémentaires** dans ces annotations de type en utilisant `Annotated`.