🌐 Add French translation for `docs/tutorial/body.md` (#3671)

Co-authored-by: Sebastián Ramírez <[email protected]>

docs/fr/docs/tutorial/body.md

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+# Corps de la requête
+
+Quand vous avez besoin d'envoyer de la donnée depuis un client (comme un navigateur) vers votre API, vous l'envoyez en tant que **corps de requête**.
+
+Le corps d'une **requête** est de la donnée envoyée par le client à votre API. Le corps d'une **réponse** est la donnée envoyée par votre API au client.
+
+Votre API aura presque toujours à envoyer un corps de **réponse**. Mais un client n'a pas toujours à envoyer un corps de **requête**.
+
+Pour déclarer un corps de **requête**, on utilise les modèles de <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> en profitant de tous leurs avantages et fonctionnalités.
+
+!!! info
+    Pour envoyer de la donnée, vous devriez utiliser : `POST` (le plus populaire), `PUT`, `DELETE` ou `PATCH`.
+
+    Envoyer un corps dans une requête `GET` a un comportement non défini dans les spécifications, cela est néanmoins supporté par **FastAPI**, seulement pour des cas d'utilisation très complexes/extrêmes.
+
+    Ceci étant découragé, la documentation interactive générée par Swagger UI ne montrera pas de documentation pour le corps d'une requête `GET`, et les proxys intermédiaires risquent de ne pas le supporter.
+
+## Importez le `BaseModel` de Pydantic
+
+Commencez par importer la classe `BaseModel` du module `pydantic` :
+
+```Python hl_lines="4"
+{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+```
+
+## Créez votre modèle de données
+
+Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`.
+
+Utilisez les types Python standard pour tous les attributs :
+
+```Python hl_lines="7-11"
+{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+```
+
+Tout comme pour la déclaration de paramètres de requête, quand un attribut de modèle a une valeur par défaut, il n'est pas nécessaire. Sinon, cet attribut doit être renseigné dans le corps de la requête. Pour rendre ce champ optionnel simplement, utilisez `None` comme valeur par défaut.
+
+Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un "objet" JSON (ou `dict` Python) tel que :
+
+```JSON
+{
+    "name": "Foo",
+    "description": "An optional description",
+    "price": 45.2,
+    "tax": 3.5
+}
+```
+
+...`description` et `tax` étant des attributs optionnels (avec `None` comme valeur par défaut), cet "objet" JSON serait aussi valide :
+
+```JSON
+{
+    "name": "Foo",
+    "price": 45.2
+}
+```
+
+## Déclarez-le comme paramètre
+
+Pour l'ajouter à votre *opération de chemin*, déclarez-le comme vous déclareriez des paramètres de chemin ou de requête :
+
+```Python hl_lines="18"
+{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
+```
+
+...et déclarez que son type est le modèle que vous avez créé : `Item`.
+
+## Résultats
+
+En utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** réussit à :
+
+* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
+* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
+* Valider la donnée.
+    * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où était la donnée incorrecte.
+* Passer la donnée reçue dans le paramètre `item`.
+    * Ce paramètre ayant été déclaré dans la fonction comme étant de type `Item`, vous aurez aussi tout le support offert par l'éditeur (auto-complétion, etc.) pour tous les attributs de ce paramètre et les types de ces attributs.
+* Générer des définitions <a href="https://json-schema.org" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a> pour votre modèle, qui peuvent être utilisées où vous en avez besoin dans votre projet ensuite.
+* Ces schémas participeront à la constitution du schéma généré OpenAPI, et seront donc utilisés par les documentations automatiquement générées.
+
+## Documentation automatique
+
+Les schémas JSON de vos modèles seront intégrés au schéma OpenAPI global de votre application, et seront donc affichés dans la documentation interactive de l'API :
+
+<img src="/img/tutorial/body/image01.png">
+
+Et seront aussi utilisés dans chaque *opération de chemin* de la documentation utilisant ces modèles :
+
+<img src="/img/tutorial/body/image02.png">
+
+## Support de l'éditeur
+
+Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de types et de l'auto-complétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez utilisé un classique `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) :
+
+<img src="/img/tutorial/body/image03.png">
+
+Et vous obtenez aussi de la vérification d'erreur pour les opérations incorrectes de types :
+
+<img src="/img/tutorial/body/image04.png">
+
+Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bati avec ce design comme objectif.
+
+Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.
+
+Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.
+
+Les captures d'écrans précédentes ont été prises sur <a href="https://code.visualstudio.com" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>.
+
+Mais vous auriez le même support de l'éditeur avec <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a> et la majorité des autres éditeurs de code Python.
+
+<img src="/img/tutorial/body/image05.png">
+
+!!! tip "Astuce"
+    Si vous utilisez <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a> comme éditeur, vous pouvez utiliser le Plugin <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>.
+
+    Ce qui améliore le support pour les modèles Pydantic avec :
+
+    * de l'auto-complétion
+    * des vérifications de type
+    * du "refactoring" (ou remaniement de code)
+    * de la recherche
+    * de l'inspection
+
+## Utilisez le modèle
+
+Dans la fonction, vous pouvez accéder à tous les attributs de l'objet du modèle directement :
+
+```Python hl_lines="21"
+{!../../../docs_src/body/tutorial002.py!}
+```
+
+## Corps de la requête + paramètres de chemin
+
+Vous pouvez déclarer des paramètres de chemin et un corps de requête pour la même *opération de chemin*.
+
+**FastAPI** est capable de reconnaître que les paramètres de la fonction qui correspondent aux paramètres de chemin doivent être **récupérés depuis le chemin**, et que les paramètres de fonctions déclarés comme modèles Pydantic devraient être **récupérés depuis le corps de la requête**.
+
+```Python hl_lines="17-18"
+{!../../../docs_src/body/tutorial003.py!}
+```
+
+## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête
+
+Vous pouvez aussi déclarer un **corps**, et des paramètres de **chemin** et de **requête** dans la même *opération de chemin*.
+
+**FastAPI** saura reconnaître chacun d'entre eux et récupérer la bonne donnée au bon endroit.
+
+```Python hl_lines="18"
+{!../../../docs_src/body/tutorial004.py!}
+```
+
+Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel :
+
+* Si le paramètre est aussi déclaré dans le **chemin**, il sera utilisé comme paramètre de chemin.
+* Si le paramètre est d'un **type singulier** (comme `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), il sera interprété comme un paramètre de **requête**.
+* Si le paramètre est déclaré comme ayant pour type un **modèle Pydantic**, il sera interprété comme faisant partie du **corps** de la requête.
+
+!!! note
+    **FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `=None`.
+
+    Le type `Optional` dans `Optional[str]` n'est pas utilisé par **FastAPI**, mais sera utile à votre éditeur pour améliorer le support offert par ce dernier et détecter plus facilement des erreurs de type.
+
+## Sans Pydantic
+
+Si vous ne voulez pas utiliser des modèles Pydantic, vous pouvez aussi utiliser des paramètres de **Corps**. Pour cela, allez voir la partie de la documentation sur  [Corps de la requête - Paramètres multiples](body-multiple-params.md){.internal-link target=_blank}.

docs/fr/mkdocs.yml

@@ -58,6 +58,7 @@ nav:
 - fastapi-people.md
 - python-types.md
 - Tutoriel - Guide utilisateur:
+  - tutorial/body.md
   - tutorial/background-tasks.md
 - async.md
 - Déploiement: