acum
ai
aia
aibă
aici
al
ăla
ale
alea
ălea
altceva
altcineva
am
ar
are
aş
aşadar
asemenea
asta
ăsta
astăzi
astea
ăstea
ăştia
asupra
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au
avea
avem
aveţi
azi
bine
bucur
bună
ca
că
căci
când
care
cărei
căror
cărui
cât
câte
câţi
către
câtva
ce
cel
ceva
chiar
cînd
cine
cineva
cît
cîte

Mais si vous avez besoin d'accéder aux variables et objets de la même application **FastAPI**, ou si vous avez besoin d'effectuer de petites tâches d'arrière-plan (comme envoyer des notifications par email), vous pouvez simplement vous contenter d'utiliser `BackgroundTasks`.

## Résumé

# Paramètres de chemin et validations numériques

De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`.

## Importer Path

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

## Réponses supplémentaires

Vous avez probablement vu comment déclarer le `response_model` et le `status_code` pour une *opération de chemin*.

Cela définit les métadonnées sur la réponse principale d'une *opération de chemin*.

Vous pouvez également déclarer des réponses supplémentaires avec leurs modèles, codes de statut, etc.

Par défaut, **FastAPI** renverra les réponses à l'aide d'une structure de données `JSONResponse`, en plaçant la réponse de votre  *chemin d'accès* à l'intérieur de cette `JSONResponse`.

Il utilisera le code HTTP par défaut ou celui que vous avez défini dans votre *chemin d'accès*.

## Codes HTTP supplémentaires

Cette expression régulière vérifie que la valeur passée comme paramètre :

* `^` : commence avec les caractères qui suivent, avec aucun caractère avant ceux-là.
* `fixedquery` : a pour valeur exacte `fixedquery`.
* `$` : se termine directement ensuite, n'a pas d'autres caractères après `fixedquery`.

# Déployer avec Docker

Dans cette section, vous verrez des instructions et des liens vers des guides pour savoir comment :

* Faire de votre application **FastAPI** une image/conteneur Docker avec une performance maximale. En environ **5 min**.
* (Optionnellement) comprendre ce que vous, en tant que développeur, devez savoir sur HTTPS.
* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**.

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

Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti 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.

## Faites appel à `uvicorn`

Dans votre application FastAPI, importez et exécutez directement `uvicorn` :

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}

### À propos de `__name__ == "__main__"`

Le but principal de `__name__ == "__main__"` est d'avoir du code qui est exécuté lorsque votre fichier est appelé avec :

<div class="termy">

```console

## Exécuter le code

Tous les blocs de code peuvent être copiés et utilisés directement (il s'agit en fait de fichiers Python testés).

Pour exécuter l'un de ces exemples, copiez le code dans un fichier `main.py`, et commencez `uvicorn` avec :

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload