Pour ces cas, vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

/// note | Détails techniques

Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** les utilise en interne pour y parvenir.

///

## Utiliser des dépendances avec `yield` et `HTTPException` { #dependencies-with-yield-and-httpexception }

Vous avez vu que vous pouvez utiliser des dépendances avec `yield` et avoir des blocs `try` qui tentent d'exécuter du code puis exécutent du code de sortie après `finally`.

Vous pouvez également utiliser `except` pour intercepter l'exception qui a été levée et faire quelque chose avec.

Vous pouvez déclarer le type utilisé pour la réponse en annotant le **type de retour** de la *fonction de chemin d'accès*.

Vous pouvez utiliser des **annotations de type** de la même manière que pour les données d'entrée dans les **paramètres** de fonction. Vous pouvez utiliser des modèles Pydantic, des listes, des dictionnaires, des valeurs scalaires comme des entiers, des booléens, etc.

# Corps - Mises à jour { #body-updates }

## Mettre à jour en remplaçant avec `PUT` { #update-replacing-with-put }

Pour mettre à jour un élément, vous pouvez utiliser l’opération [HTTP `PUT`](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PUT).

Vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` pour convertir les données d’entrée en données pouvant être stockées au format JSON (par exemple, avec une base de données NoSQL). Par exemple, convertir `datetime` en `str`.

Base64 peut encoder des données binaires en chaînes, mais pour cela il doit utiliser plus de caractères que les données binaires originales ; c'est donc en général moins efficace que des fichiers classiques.

N'utilisez base64 que si vous devez absolument inclure des données binaires dans du JSON et que vous ne pouvez pas utiliser des fichiers pour cela.

## Pydantic `bytes` { #pydantic-bytes }

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Résumé { #summary }

Vous pouvez utiliser des modèles Pydantic pour déclarer des paramètres de requête dans FastAPI. 😎

/// tip | Astuce

Alerte spoiler : vous pouvez aussi utiliser des modèles Pydantic pour déclarer des cookies et des en-têtes, mais vous lirez cela plus tard dans le tutoriel. 🤫

Mais vous n'avez pas à mémoriser la signification de chacun de ces codes.

Vous pouvez utiliser les variables pratiques de `fastapi.status`.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py310.py hl[1,6] *}

Elles ne sont qu'une commodité, elles contiennent le même nombre, mais de cette façon vous pouvez utiliser l'autocomplétion de l'éditeur pour les trouver :

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

# Tester les événements : lifespan et startup - shutdown { #testing-events-lifespan-and-startup-shutdown }

Lorsque vous avez besoin d'exécuter `lifespan` dans vos tests, vous pouvez utiliser `TestClient` avec une instruction `with` :

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial004_py310.py hl[9:15,18,27:28,30:32,41:43] *}

///

## Récapitulatif { #recap }

Vous pouvez utiliser `Field` de Pydantic pour déclarer des validations supplémentaires et des métadonnées pour les attributs de modèle.

## Récapitulatif { #recap }

Vous pouvez utiliser Pydantic Settings pour gérer les paramètres ou configurations de votre application, avec toute la puissance des modèles Pydantic.

* En utilisant une dépendance, vous pouvez simplifier les tests.
* Vous pouvez utiliser des fichiers `.env`.