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

Comme ce fichier se trouve dans le même package, vous pouvez utiliser des imports relatifs pour importer l’objet `app` depuis le module `main` (`main.py`) :

{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/test_main.py hl[3] *}


… et avoir le code des tests comme précédemment.

## Tester : exemple étendu { #testing-extended-example }

 - [OGNL](https://github.com/codelibs/fess-script-ognl)

## Informations de Développement

### Récupérer le Code Source

1. Clonez le dépôt Fess :
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```
    
2. Importez le dépôt cloné en tant que projet [Maven](https://maven.apache.org/) sur [Eclipse](https://www.eclipse.org/eclipseide/) ou un autre IDE.

///

Vous devez importer `WSGIMiddleware` depuis `a2wsgi`.

Ensuite, enveloppez l'application WSGI (par ex. Flask) avec le middleware.

Puis, montez-la sous un chemin.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001_py310.py hl[1,3,23] *}

/// note | Remarque

Auparavant, il était recommandé d'utiliser `WSGIMiddleware` depuis `fastapi.middleware.wsgi`, mais il est désormais déprécié.

    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Créer un modèle Pydantic à partir du contenu d'un autre { #a-pydantic-model-from-the-contents-of-another }

Comme dans l'exemple ci-dessus nous avons obtenu `user_dict` depuis `user_in.model_dump()`, ce code :

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
UserInDB(**user_dict)
```

serait équivalent à :

```Python
UserInDB(**user_in.model_dump())
```

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial001_an_py310.py hl[1,4] *}

### Prise en charge de FastAPI pour Pydantic v1 dans v2 { #fastapi-support-for-pydantic-v1-in-v2 }

Depuis FastAPI 0.119.0, il existe également une prise en charge partielle de Pydantic v1 depuis l'intérieur de Pydantic v2, pour faciliter la migration vers v2.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project name="deps" basedir=".">
	<property name="target.dir" value="${basedir}/target/deps" />
	<property name="webinf.dir" value="${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF" />
	<property name="crawler.dir" value="${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/env/crawler" />
	<property name="suggest.dir" value="${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/env/suggest" />
	<property name="thumbnail.dir" value="${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/env/thumbnail" />

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[30:34] hl[31] *}

/// tip | Astuce

Si vous devez appeler du code bloquant depuis une fonction async, ou une fonction async depuis une fonction bloquante, vous pouvez utiliser [Asyncer](https://asyncer.tiangolo.com), une bibliothèque sœur de FastAPI.

///

### `yield from` { #yield-from }

Nous n'utilisons pas `scopes` dans cet exemple, mais la fonctionnalité est disponible si vous en avez besoin.

///

Récupérez maintenant les données utilisateur depuis la (fausse) base de données, en utilisant le `username` du champ de formulaire.

S'il n'existe pas d'utilisateur, nous renvoyons une erreur indiquant « Incorrect username or password ».

```console
$ pip install python-multipart
```

C'est parce que les fichiers téléversés sont envoyés en « données de formulaire ».

///

## Importer `File` { #import-file }

Importez `File` et `UploadFile` depuis `fastapi` :

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Définir des paramètres `File` { #define-file-parameters }

Créez des paramètres de fichier de la même manière que pour `Body` ou `Form` :

///

## Cas d'utilisation { #use-cases }

Vous pouvez utiliser cela pour diffuser des données depuis un service **AI LLM**, depuis des **journaux** ou de la **télémétrie**, ou depuis d'autres types de données pouvant être structurées en éléments **JSON**.

/// tip | Astuce