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

Il y a un petit détail sur les noms à garder à l'esprit. 💡

    * Cette extension SNI permet à un seul serveur (avec une seule adresse IP) d'avoir plusieurs certificats HTTPS et de servir plusieurs domaines/applications HTTPS.
    * Pour que cela fonctionne, un seul composant (programme) fonctionnant sur le serveur, écoutant sur l'adresse IP publique, doit avoir tous les certificats HTTPS du serveur.
* Après avoir obtenu une connexion sécurisée, le protocole de communication est toujours HTTP.

<div class="termy">

```console
$ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
```

</div>

Vous disposez maintenant d'un serveur FastAPI optimisé dans un conteneur Docker. Configuré automatiquement pour votre
serveur actuel (et le nombre de cœurs du CPU).

## Vérifier

qui offre de bonnes performances, une bonne stabilité, _etc._, afin que vos **utilisateurs** puissent **accéder** à
l'application efficacement et sans interruption ni problème.

Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser
et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._

///

## 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>.

---

... qui comprend également `uvicorn`, que vous pouvez utiliser comme serveur pour exécuter votre code.

/// note

Vous pouvez également l'installer pièce par pièce.

C'est ce que vous feriez probablement une fois que vous voudrez déployer votre application en production :

```
pip install fastapi
```

Installez également `uvicorn` pour qu'il fonctionne comme serveur :

```
pip install uvicorn
```

# Fess : Serveur de recherche pour entreprises
[![Java CI with Maven](https://github.com/codelibs/fess/actions/workflows/maven.yml/badge.svg)](https://github.com/codelibs/fess/actions/workflows/maven.yml)
[![Maven Central](https://maven-badges.herokuapp.com/maven-central/org.codelibs.fess/fess/badge.svg)](https://maven-badges.herokuapp.com/maven-central/org.codelibs.fess/fess)

* Déploiement Docker en mode <a href="https://docs.docker.com/engine/swarm/" class="external-link" target="_blank">Swarm</a>
* Intégration **Docker Compose** et optimisation pour développement local.
* Serveur web Python **prêt au déploiement** utilisant Uvicorn et Gunicorn.
* Backend Python <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a> :

* **Uvicorn** : un serveur ASGI
    * **Starlette** : (utilise Uvicorn) un micro-framework web
        * **FastAPI**: (utilise Starlette) un micro-framework pour API disposant de fonctionnalités additionnelles pour la création d'API, avec la validation des données, etc.

* **Uvicorn** :
    * A les meilleures performances, étant donné qu'il n'a pas beaucoup de code mis-à-part le serveur en lui-même.

Cela comprend, par exemple :

* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :
    * Étant donné que se connecter à un serveur et envoyer un email a tendance à être «lent» (plusieurs secondes), vous pouvez retourner la réponse directement et envoyer la notification en arrière-plan.
* Traiter des données :