* **FastAPI** ajoute ici une référence aux schémas JSON globaux à un autre endroit de votre OpenAPI au lieu de l'inclure directement. De cette façon, d'autres applications et clients peuvent utiliser ces schémas JSON directement, fournir de meilleurs outils de génération de code, etc.

///

Les réponses générées au format OpenAPI pour ce *chemin d'accès* seront :

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {
        "404": {

* (Optionnel) utilisez `PATCH` au lieu de `PUT`.
* Récupérez les données stockées.
* Placez ces données dans un modèle Pydantic.
* Générez un `dict` sans valeurs par défaut à partir du modèle d’entrée (en utilisant `exclude_unset`).
    * De cette façon, vous mettez à jour uniquement les valeurs effectivement définies par l’utilisateur, au lieu d’écraser des valeurs déjà stockées par des valeurs par défaut de votre modèle.

Pour surcharger une dépendance lors des tests, vous mettez comme clé la dépendance originale (une fonction) et comme valeur votre surcharge de dépendance (une autre fonction).

Ensuite, **FastAPI** appellera cette surcharge au lieu de la dépendance originale.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

/// tip | Astuce

Mais même si vous n'utilisez jamais **FastAPI**, vous auriez intérêt à en apprendre un peu à leur sujet.

/// note | Remarque

Si vous êtes un expert Python, et que vous savez déjà tout sur les annotations de type, passez au chapitre suivant.

///

## Motivation { #motivation }

Commençons par un exemple simple :

{* ../../docs_src/python_types/tutorial001_py310.py *}

Exécuter ce programme affiche :

```
John Doe

## Utiliser `Union` ou `Optional` { #using-union-or-optional }

Si votre code ne peut pas utiliser `|` pour une raison quelconque, par exemple si ce n'est pas dans une annotation de type mais dans quelque chose comme `response_model=`, au lieu d'utiliser la barre verticale (`|`) vous pouvez utiliser `Union` de `typing`.

Par exemple, vous pourriez déclarer que quelque chose peut être un `str` ou `None` :

```python
from typing import Union

* « request » : démarrer la dépendance avant la *fonction de chemin d'accès* qui gère la requête (similaire à l'utilisation de « function »), mais terminer **après** que la réponse a été renvoyée au client. Ainsi, la fonction de dépendance sera exécutée **autour** du cycle **requête** et réponse....

Le code Python de votre application serait alors équivalent à quelque chose comme :

```Python
if "johndoe" == "stanleyjobson" and "love123" == "swordfish":
    ...
```

### Monter la sous-application { #mount-the-sub-application }

Dans votre application de premier niveau, `app`, montez la sous‑application, `subapi`.

Dans ce cas, elle sera montée au chemin `/subapi` :

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 19] *}

### Vérifier la documentation API automatique { #check-the-automatic-api-docs }

Exécutez maintenant la commande `fastapi` :

Les routes sont déclarées à un seul endroit, en utilisant des fonctions déclarées à d'autres endroits (au lieu
d'utiliser des décorateurs qui peuvent être placés juste au-dessus de la fonction qui gère l'endpoint). Cette
méthode est plus proche de celle de Django que de celle de Flask (et Starlette). Il sépare dans le code des choses

    * Si les données sont invalides (par exemple, il manque un champ), cela signifie que le code de *votre* application est défectueux, qu'il ne renvoie pas ce qu'il devrait, et un erreur serveur sera renvoyée au lieu de renvoyer des données incorrectes. De cette façon, vous et vos clients pouvez être certains de recevoir les données attendues et avec la structure attendue.