También podrías transmitir video o audio de esta manera; incluso podría generarse mientras lo procesas y lo envías.

## Un `StreamingResponse` con `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

Si declaras un `response_class=StreamingResponse` en tu *path operation function*, puedes usar `yield` para enviar cada bloque de datos a su vez.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[1:23] hl[20,23] *}

De plus, auparavant, dans les versions précédentes, l'objet `request` faisait partie des paires clé-valeur du contexte pour Jinja2.

///

/// tip | Astuce

En déclarant `response_class=HTMLResponse`, l'interface de la documentation saura que la réponse sera en HTML.

///

/// note | Détails techniques

Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.templating import Jinja2Templates`.

No significa "`one_person` es la **clase** llamada `Person`".

## Modelos Pydantic { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) es un paquete de Python para realizar la validación de datos.

Declaras la "forma" de los datos como clases con atributos.

Y cada atributo tiene un tipo.

Et la fonction de dépendance `get_current_active_user` peut également déclarer des sous-dépendances, non seulement avec `Depends` mais aussi avec `Security`. En déclarant sa propre fonction de sous-dépendance (`get_current_user`), et davantage d’exigences de scopes.

Dans ce cas, elle nécessite le scope `me` (elle pourrait en exiger plusieurs).

/// note | Remarque

Vous pouvez utiliser ce même paramètre `responses` pour ajouter différents types de médias pour la même réponse principale.

Par exemple, vous pouvez ajouter un type de média supplémentaire `image/png`, en déclarant que votre *chemin d'accès* peut renvoyer un objet JSON (avec le type de média `application/json`) ou une image PNG :

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}

/// note | Remarque

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}

## Réponse avec un `dict` arbitraire { #response-with-arbitrary-dict }

Vous pouvez également déclarer une réponse en utilisant un simple `dict` arbitraire, en déclarant uniquement le type des clés et des valeurs, sans utiliser de modèle Pydantic.

C'est utile si vous ne connaissez pas à l'avance les noms de champs/attributs valides (qui seraient nécessaires pour un modèle Pydantic).

//// tab | Python 3.10+ sin `Annotated`

/// tip | Consejo

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```

////

Declaras la dependencia como el tipo del parámetro, y usas `Depends()` sin ningún parámetro, en lugar de tener que escribir la clase completa *otra vez* dentro de `Depends(CommonQueryParams)`.

El mismo ejemplo se vería entonces así:

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

/// note | Nota

Un parámetro de path siempre es requerido ya que tiene que formar parte del path. Incluso si lo declaras con `None` o le asignas un valor por defecto, no afectará en nada, siempre será requerido.

///

## Ordena los parámetros como necesites { #order-the-parameters-as-you-need }

/// tip | Consejo

current_user --> public
active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```

## Intégrer à **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }

Toutes ces dépendances, tout en déclarant leurs exigences, ajoutent également des paramètres, des validations, etc. à vos chemins d’accès.

Si no se especifica y la dependencia tiene `yield`, tendrá un `scope` de `"request"` por defecto.

### `scope` para sub-dependencias { #scope-for-sub-dependencies }

Cuando declaras una dependencia con `scope="request"` (el valor por defecto), cualquier sub-dependencia también necesita tener un `scope` de `"request"`.