return {"item_id": item_id, "q": q}
```

* Vous devriez maintenant avoir une structure de répertoire telle que :

```
.
├── app
│   └── main.py
└── Dockerfile
```

## Construire l'image Docker

* Allez dans le répertoire du projet (dans lequel se trouve votre `Dockerfile`, contenant votre répertoire `app`).
* Construisez votre image FastAPI :

<div class="termy">

```console

Mais pour ces réponses supplémentaires, vous devez vous assurer de renvoyer directement une `Response` comme `JSONResponse`, avec votre code HTTP et votre contenu.

## Réponse supplémentaire avec `model`

Vous pouvez ajouter à votre décorateur de *paramètre de chemin* un paramètre `responses`.

## Épinglez votre version de `fastapi`

Tout d'abord il faut "épingler" la version de **FastAPI** que vous utilisez à la dernière version dont vous savez
qu'elle fonctionne correctement pour votre application.

Par exemple, disons que vous utilisez la version `0.45.0` dans votre application.

Il existe plusieurs façons de procéder, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et des outils que vous
utilisez.

Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service
cloud** qui fait une partie du travail pour vous, ou encore d'autres options possibles.

Je vais vous montrer certains des principaux concepts que vous devriez probablement avoir à l'esprit lors du déploiement

Ainsi, j'ai pu trouver les meilleurs moyens de réduire autant que possible la duplication du code, d'avoir la complétion partout, les contrôles de type et d'erreur, etc.

Le tout de manière à offrir la meilleure expérience de développement à tous les développeurs.

## Exigences

    * **TypeScript**.
    * Serveur Docker basé sur **Nginx** (configuré pour être facilement manipulé avec Vue-router).
    * Utilisation de *Docker multi-stage building*, pour ne pas avoir besoin de sauvegarder ou *commit* du code compilé.
    * Tests frontend exécutés à la compilation (pouvant être désactivés).

## Exécutez votre code avec votre <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>

Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>.

---

    * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on obtient les mêmes performances (si ce n'est de meilleurs performances) que l'on aurait pu avoir sans ce framework (en ayant à implémenter de nombreuses fonctionnalités importantes par nous-mêmes).

# Tâches d'arrière-plan

Vous pouvez définir des tâches d'arrière-plan qui seront exécutées après avoir retourné une réponse.

Ceci est utile pour les opérations qui doivent avoir lieu après une requête, mais où le client n'a pas réellement besoin d'attendre que l'opération soit terminée pour recevoir une réponse.

Cela comprend, par exemple :

* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :

    Le `Optional` dans `Optional[str]` n'est pas utilisé par **FastAPI** (**FastAPI** n'en utilisera que la partie `str`), mais il servira tout de même à votre éditeur de texte pour détecter des erreurs dans votre code.


## Conversion des types des paramètres de requête

Vous pouvez aussi déclarer des paramètres de requête comme booléens (`bool`), **FastAPI** les convertira :

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial003.py!}