Vous pouvez configurer l’emplacement de votre application dans un fichier `pyproject.toml` comme :

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Ce `entrypoint` indiquera à la commande `fastapi` qu’elle doit importer l’application comme :

```python
from main import app
```

Si votre code est structuré comme :

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

pkg debug/pe, const IMAGE_FILE_MACHINE_ARMNT ideal-int
pkg expvar, method (*Map) Delete(string)
pkg go/doc, const PreserveAST = 4
pkg go/doc, const PreserveAST Mode
pkg go/importer, func ForCompiler(*token.FileSet, string, Lookup) types.Importer
pkg go/token, method (*File) LineStart(int) Pos
pkg io, type StringWriter interface { WriteString }
pkg io, type StringWriter interface, WriteString(string) (int, error)

Ensuite, lorsque vous saisissez ce nom d'utilisateur et ce mot de passe, le navigateur les envoie automatiquement dans l'en-tête.

## Authentification HTTP Basic simple { #simple-http-basic-auth }

- Importer `HTTPBasic` et `HTTPBasicCredentials`.
- Créer un « schéma de sécurité » en utilisant `HTTPBasic`.
- Utiliser ce `security` avec une dépendance dans votre chemin d'accès.
- Cela renvoie un objet de type `HTTPBasicCredentials` :

## Utiliser `CORSMiddleware` { #use-corsmiddleware }

Vous pouvez le configurer dans votre application **FastAPI** à l’aide de `CORSMiddleware`.

* Importer `CORSMiddleware`.
* Créer une liste d’origines autorisées (sous forme de chaînes).
* L’ajouter comme « middleware » à votre application **FastAPI**.

Vous pouvez également spécifier si votre backend autorise :

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

Et tous utiliseront la même connexion WebSocket.

## Utiliser `Depends` et autres { #using-depends-and-others }

Dans les endpoints WebSocket, vous pouvez importer depuis `fastapi` et utiliser :

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Ils fonctionnent de la même manière que pour les autres endpoints/*chemins d'accès* FastAPI :

## Attribution

   limitations under the License.

================================================================

github.com/GoogleCloudPlatform/opentelemetry-operations-go/exporter/metric
https://github.com/GoogleCloudPlatform/opentelemetry-operations-go/exporter/metric
----------------------------------------------------------------

                                 Apache License
                           Version 2.0, January 2004

``` 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.

namespace tensorflow {
class EagerExecutor;
class EagerContext;
class CustomDevice;
class CustomDeviceOpHandler;
class Device;

// LINT.IfChange
// Note: Keep in sync with exported copy of enum in eager/c_api.h.
enum ContextDevicePlacementPolicy {
  // Running operations with input tensors on the wrong device will fail.
  DEVICE_PLACEMENT_EXPLICIT = 0,

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Mais nous recevons alors un `dict` dans le paramètre `commons` de la fonction de chemin d'accès.

Et les éditeurs ne peuvent pas apporter beaucoup d'assistance (comme l'autocomplétion) pour les `dict`, car ils ne peuvent pas connaître leurs clés ni les types de valeurs.

Nous pouvons faire mieux ...