Et Python dispose d'un type de données spécial pour les ensembles d'éléments uniques, le `set`.

Nous pouvons alors déclarer `tags` comme un set de chaînes :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Avec cela, même si vous recevez une requête contenant des doublons, elle sera convertie en un set d'éléments uniques.

Podrías crear un `CustomORJSONResponse`. Lo principal que tienes que hacer es crear un método `Response.render(content)` que devuelva el contenido como `bytes`:

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial009c_py310.py hl[9:14,17] *}

Ahora en lugar de devolver:

```json
{"message": "Hello World"}
```

...este response devolverá:

```json
{
  "message": "Hello World"
}
```

oadedModule("lang/es"),a(b).bind("validatorsLoaded",function(){a.formUtils.LANG={errorTitle:"El formulario no se ha podido enviar!",requiredField:"Este campo es obligatorio",requiredFields:"No ha contestado todos los campos requeridos",badTime:"La hora proporcionada no es válida",badEmail:"La dirección de e-mail no es válida",badTelephone:"El número de teléfono proporcionado no es válido",badSecurityAnswer:"La respuesta a su pregunta de seguridad es incorrecta",badDate:"La fecha proporcionada no...

Vous pourriez le charger au niveau supérieur du module/fichier, mais cela signifierait aussi qu'il **chargerait le modèle** même si vous exécutez simplement un test automatisé simple ; ce test serait alors **lent** car il devrait attendre le chargement du modèle avant de pouvoir exécuter une partie indépendante du code.

│   └── main.py
```

Dans le fichier `main.py`, vous avez votre application **FastAPI** :


{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/main.py *}

### Fichier de test { #testing-file }

Vous pourriez alors avoir un fichier `test_main.py` avec vos tests. Il pourrait vivre dans le même package Python (le même répertoire avec un fichier `__init__.py`) :

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py

```

avec un corps JSON :

```JSON
{
    "id": "2expen51ve",
    "customer": "Mr. Richie Rich",
    "total": "9999"
}
```

alors *votre API* traitera la facture et, à un moment ultérieur, enverra une requête de callback à `callback_url` (l’*API externe*) :

```
https://www.external.org/events/invoices/2expen51ve
```

```

Mais `item-query` n’est pas un nom de variable Python valide.

Le plus proche serait `item_query`.

Mais vous avez quand même besoin que ce soit exactement `item-query` ...

Vous pouvez alors déclarer un `alias`, et cet alias sera utilisé pour trouver la valeur du paramètre :

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009_an_py310.py hl[9] *}

## Déprécier des paramètres { #deprecating-parameters }

Par exemple, vous pourriez identifier une « voiture » ou un « article de blog ».

Vous pourriez ensuite ajouter des permissions sur cette entité, comme « conduire » (pour la voiture) ou « modifier » (pour le blog).

Par exemple, supposons que vous ayez 4 endpoints d’API (chemins d’accès) :

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

alors vous pourriez ajouter différentes exigences d’autorisations pour chacun d’eux uniquement avec des dépendances et des sous-dépendances :

```mermaid
graph TB

current_user(["current_user"])

### [APISpec](https://apispec.readthedocs.io/en/stable/) { #apispec }

Marshmallow et Webargs fournissent la validation, l'analyse et la sérialisation en tant que plug-ins.

Mais la documentation fait toujours défaut. C'est alors qu'APISpec a été créé.

Il s'agit d'un plug-in pour de nombreux frameworks (et il existe également un plug-in pour Starlette).