Et de la même manière que précédemment, vous pouvez utiliser `File()` pour définir des paramètres supplémentaires, même pour `UploadFile` :

{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}

## Récapitulatif { #recap }

## Données brutes { #raw-data }

Si vous devez envoyer des données **sans** encodage JSON, utilisez `raw_data` au lieu de `data`.

C’est utile pour envoyer du texte préformaté, des lignes de log, ou des valeurs <dfn title="Une valeur utilisée pour indiquer une condition ou un état particulier">« sentinelle »</dfn> spéciales comme `[DONE]`.

Vous souvenez-vous de toutes ces erreurs **« 404 Not Found »** (et des blagues) ?

## Utiliser `HTTPException` { #use-httpexception }

Pour renvoyer au client des réponses HTTP avec des erreurs, vous utilisez `HTTPException`.

### Importer `HTTPException` { #import-httpexception }

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py310.py hl[1] *}

Et ensuite, Docker pourra **utiliser le cache pour l'étape suivante** qui télécharge et installe ces dépendances. Et c'est là que nous **gagnons beaucoup de temps**. ✨ ... et évitons l'ennui en attendant. 😪😆

Télécharger et installer les dépendances de paquets **peut prendre des minutes**, mais utiliser le **cache** ne **prendra que quelques secondes** au plus.

### Gérer les valeurs de retour { #return-values }

Elles peuvent retourner des valeurs ou non, ces valeurs ne seront pas utilisées.

Vous pouvez donc réutiliser une dépendance normale (qui retourne une valeur) que vous utilisez déjà ailleurs ; même si la valeur n'est pas utilisée, la dépendance sera exécutée :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py310.py hl[11,16] *}

Et vous pouvez utiliser n'importe quel modèle ou données pour les exigences de sécurité (dans ce cas, un modèle Pydantic `User`).

Mais vous n'êtes pas limité à un modèle, une classe ou un type de données spécifique.

Voulez-vous avoir un `id` et `email` et ne pas avoir de `username` dans votre modèle ? Bien sûr. Vous pouvez utiliser ces mêmes outils.

///

Si `bump-pydantic` ne fonctionne pas pour votre cas d'usage, vous pouvez utiliser la prise en charge des modèles Pydantic v1 et v2 dans la même application pour effectuer la migration vers Pydantic v2 progressivement.

Vous pouvez d'abord mettre à niveau Pydantic pour utiliser la dernière version 2 et modifier les imports pour utiliser `pydantic.v1` pour tous vos modèles.

///

## Utiliser plusieurs workers { #multiple-workers }

Vous pouvez démarrer plusieurs workers avec l'option de ligne de commande `--workers` :

//// tab | `fastapi`

Si vous utilisez la commande `fastapi` :

<div class="termy">

    return results
```

---

Si votre application (d'une certaine manière) n'a pas à communiquer avec une autre chose et à attendre sa réponse, utilisez `async def`, même si vous n'avez pas besoin d'utiliser `await` à l'intérieur.

---

Si vous ne savez pas, utilisez seulement `def`.

---

Pour cela, utilisez le `list` Python standard :

{* ../../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.