Bir **Web API** için bu süreç normalde uygulamayı **uzak bir makineye** yerleştirmeyi, iyi performans, kararlılık vb. özellikler sağlayan bir **sunucu programı** ile **kullanıcılarınızın** uygulamaya etkili ve kesintisiz bir şekilde **erişebilmesini** kapsar.

* Python <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a> backend:
    * **Hızlı**: **NodeJS** ve **Go** ile eşit, çok yüksek performans (Starlette ve Pydantic'e teşekkürler).
    * **Sezgisel**: Editor desteğı. <abbr title="auto-complete, IntelliSense gibi isimlerle de bilinir">Otomatik tamamlama</abbr>. Daha az debugging.

## Tests de performance et rapidité

Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.

En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).

Özellikle, (diğer birçok araç arasında) Uvicorn, Starlette ve FastAPI'ın birlikte karşılaştırıldığını görebilirsiniz.

Aracın çözdüğü problem ne kadar basitse, performansı o kadar iyi olacaktır. Ancak kıyaslamaların çoğu, aracın sağladığı ek özellikleri test etmez.

Hiyerarşi şöyledir:

* **Uvicorn**: bir ASGI sunucusu
    * **Starlette**: (Uvicorn'u kullanır) bir web mikroframeworkü

---> 100%
```

</div>

/// tip | Astuce

En ajoutant `standard`, Uvicorn va installer et utiliser quelques dépendances supplémentaires recommandées.

Cela inclut `uvloop`, le remplaçant performant de `asyncio`, qui fournit le gros gain de performance en matière de concurrence.

///

////

//// tab | Hypercorn

# 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**.

/**
 * Job for purging old log entries from the system.
 * This job removes old crawling sessions, search logs, job logs, and user info logs
 * based on configured retention periods. It helps maintain system performance by
 * preventing log tables from growing too large.
 */
public class PurgeLogJob {

    /** Logger instance for this class */
    private static final Logger logger = LogManager.getLogger(PurgeLogJob.class);

Insbesondere dass Uvicorn, Starlette und FastAPI zusammen verglichen werden (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, das durch das Tool gelöst wird, desto besser wird die Performanz sein. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, die das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework

try:
    import orjson
except ImportError:  # pragma: nocover
    orjson = None  # type: ignore


class UJSONResponse(JSONResponse):
    """
    JSON response using the high-performance ujson library to serialize data to JSON.

    Read more about it in the
    [FastAPI docs for Custom Response - HTML, Stream, File, others](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/custom-response/).
    """

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor a performance que ela terá. E a maioria dos _benchmarks_ não testam as características adicionais fornecidas pela ferramenta.

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI