## Ajouter une tâche d'arrière-plan { #add-the-background-task }

Dans votre *fonction de chemin d'accès*, passez votre fonction de tâche à l'objet de type `BackgroundTasks` (`background_tasks` ici) grâce à la méthode `.add_task()` :

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py310.py hl[14] *}

`.add_task()` reçoit comme arguments :

* Une fonction de tâche à exécuter en arrière-plan (`write_notification`).

///

## Lire d'abord le tutoriel { #read-the-tutorial-first }

Vous pouvez utiliser la plupart des fonctionnalités de **FastAPI** grâce aux connaissances du [Tutoriel - Guide de l'utilisateur](../tutorial/index.md).

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | Dica

Tudo isso pode não parecer muito útil com esses exemplos.

Mas você verá o quão útil isso é nos capítulos sobre **segurança**.

Solo son funciones que se ven igual que las *path operation functions*.

Pero aun así, es muy potente y te permite declarar "grafos" de dependencia anidados arbitrariamente profundos (árboles).

/// tip | Consejo

Todo esto podría no parecer tan útil con estos ejemplos simples.

Pero verás lo útil que es en los capítulos sobre **seguridad**.

Mais FastAPI prend aussi en charge l'utilisation de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) de la même manière :

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

Cela fonctionne grâce à **Pydantic**, qui offre une [prise en charge interne des `dataclasses`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/#use-of-stdlib-dataclasses-with-basemodel).

# Prise en charge des éditeurs { #editor-support }

L’extension officielle [Extension FastAPI](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=FastAPILabs.fastapi-vscode) améliore votre flux de développement FastAPI grâce à la découverte des chemins d'accès, à la navigation, ainsi qu’au déploiement sur FastAPI Cloud et à la diffusion en direct des journaux.

* list (as in Python list): list
* context manager: context manager (do not translate to "gestor de contexto" or "administrador de contexto")
* a little bit: un poquito
* graph (data structure, as in "dependency graph"): grafo (do not translate to "gráfico")
* form data: form data (do not translate to "datos de formulario" or "datos de form")
* import (as in code import): import (do not translate to "importación")

Ce faisant, notre `GzipRequest` se chargera de décompresser les données (si nécessaire) avant de les transmettre à nos *chemins d'accès*.

Après cela, toute la logique de traitement est identique.

Mais grâce à nos modifications dans `GzipRequest.body`, le corps de la requête sera automatiquement décompressé lorsque **FastAPI** le chargera, si nécessaire.

# Corps - Modèles imbriqués { #body-nested-models }

Avec FastAPI, vous pouvez définir, valider, documenter et utiliser des modèles imbriqués à n'importe quelle profondeur (grâce à Pydantic).

## Déclarer des champs de liste { #list-fields }

Vous pouvez définir un attribut comme étant un sous-type. Par exemple, une `list` Python :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}

# Tester { #testing }

Grâce à [Starlette](https://www.starlette.dev/testclient/), tester des applications **FastAPI** est simple et agréable.

C’est basé sur [HTTPX](https://www.python-httpx.org), dont la conception s’inspire de Requests, ce qui le rend très familier et intuitif.

Avec cela, vous pouvez utiliser [pytest](https://docs.pytest.org/) directement avec **FastAPI**.

## Utiliser `TestClient` { #using-testclient }

/// info