## Aider les autres à résoudre les problèmes dans GitHub

Vous pouvez voir <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues" class="external-link" target="_blank">les problèmes existants</a> et essayer d'aider les autres, la plupart du temps il s'agit de questions dont vous connaissez peut-être déjà la réponse. 🤓

## Watch le dépôt GitHub

```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app/app
```

### Raspberry Pi et autres architectures

Si vous utilisez Docker sur un Raspberry Pi (qui a un processeur ARM) ou toute autre architecture, vous pouvez créer un `Dockerfile` à partir de zéro, basé sur une image de base Python (qui est multi-architecture) et utiliser Uvicorn seul.

```

cela signifierait que vous utiliseriez les versions `0.45.0` ou supérieures, mais inférieures à `0.46.0`, par exemple, une version `0.45.2` serait toujours acceptée.

Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets.

## Versions disponibles

Cela signifie que **FastAPI** a été spécifiquement testé avec les éditeurs utilisés par 80% des développeurs Python. Et comme la plupart des autres éditeurs ont tendance à fonctionner de façon similaire, tous ses avantages devraient fonctionner pour pratiquement tous les éditeurs.

* **Starlette** :
    * A les seconde meilleures performances après Uvicorn. Starlette utilise en réalité Uvicorn. De ce fait, il ne peut qu’être plus "lent" qu'Uvicorn car il requiert l'exécution de plus de code.
    * Cependant il nous apporte les outils pour construire une application web simple, avec un routage basé sur des chemins, etc.
    * Si on compare Starlette, il faut le comparer à d'autres frameworks web (ou micorframework) comme Sanic, Flask, Django, etc.

* <a href="https://hypercorn.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a> : un serveur
  ASGI compatible avec HTTP/2 et Trio entre autres fonctionnalités.
* <a href="https://github.com/django/daphne" class="external-link" target="_blank">Daphne</a> : le serveur ASGI
  conçu pour Django Channels.

## Machine serveur et programme serveur

**FastAPI** effectue la conversion de la requête de façon transparente, de sorte que les objets `item` et `user` se trouvent correctement définis.

Il effectue également la validation des données (même imbriquées les unes dans les autres), et permet de les documenter correctement (schéma OpenAPI et documentation auto-générée).

## Valeurs scalaires dans le body

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

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
d'une application **FastAPI** (bien que la plupart de ces concepts s'appliquent à tout autre type d'application web).

* Dans la clé `content`, qui a pour valeur un autre objet JSON (`dict`) qui contient :
    * Une clé avec le type de support, par ex. `application/json`, qui contient comme valeur un autre objet JSON, qui contient :
        * Une clé `schema`, qui a pour valeur le schéma JSON du modèle, voici le bon endroit.