Joe Tsai <******@****.***> 1503947278 -0700

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Comme `Annotated` peut avoir plus d’une annotation de métadonnées, vous pouvez maintenant même utiliser la même fonction avec d’autres outils, comme [Typer](https://typer.tiangolo.com/). 🚀

## Ajouter plus de validations { #add-more-validations }

Vous pouvez également ajouter un paramètre `min_length` :

///

### Fonctions de chemin d'accès non async { #non-async-path-operation-functions }

Vous pouvez aussi utiliser des fonctions `def` normales (sans `async`), et utiliser `yield` de la même façon.

FastAPI s’assure qu’elles s’exécutent correctement pour ne pas bloquer la boucle d’événements.

Dans ce cas la fonction n’est pas async, le type de retour approprié serait `Iterable[Item]` :

« Hachage » signifie convertir un contenu (un mot de passe dans ce cas) en une séquence d'octets (juste une chaîne) qui ressemble à du charabia.

Chaque fois que vous fournissez exactement le même contenu (exactement le même mot de passe), vous obtenez exactement le même charabia.

Mais vous ne pouvez pas convertir le charabia en sens inverse vers le mot de passe.

### Pourquoi utiliser le hachage de mot passe { #why-use-password-hashing }

Ensuite, dans notre code, nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Astuce

Ici, nous réutilisons le même modèle Pydantic.

Vous pourriez alors avoir un fichier `test_main.py` avec vos tests. Il pourrait vivre dans le même package Python (le même répertoire avec un fichier `__init__.py`) :

``` 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`) :

Depuis la sortie de **Pydantic v2**, l'OpenAPI généré est un peu plus précis et **correct** qu'avant. 😎

En fait, dans certains cas, il y aura même **deux schémas JSON** dans OpenAPI pour le même modèle Pydantic, pour l'entrée et pour la sortie, selon s'ils ont des **valeurs par défaut**.

Voyons comment cela fonctionne et comment le modifier si vous devez le faire.

Et bien sûr, cela prend en charge la même chose :

* validation des données
* sérialisation des données
* documentation des données, etc.

Cela fonctionne de la même manière qu'avec les modèles Pydantic. Et, en réalité, c'est mis en œuvre de la même façon en interne, en utilisant Pydantic.

/// info

Vous pouvez définir des paramètres `Header` de la même manière que vous définissez des paramètres `Query`, `Path` et `Cookie`.

## Importer `Header` { #import-header }

Commencez par importer `Header` :

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

## Déclarer des paramètres `Header` { #declare-header-parameters }

Déclarez ensuite les paramètres d'en-tête en utilisant la même structure qu'avec `Path`, `Query` et `Cookie`.