* 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.

  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. 💡

... 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
    ```

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>.

---

<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

* **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.

* 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/tiangolo/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a> :

Fess Enterprise Search Server [![Tweet](https://img.shields.io/twitter/url/http/shields.io.svg?style=social)](https://twitter.com/intent/tweet?text=Fess+is+very+powerful+and+easily+deployable+Enterprise+Search+Server.&url=https://github.com/codelibs/fess)
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[![Java CI avec Maven](https://github.com/codelibs/fess/actions/workflows/maven.yml/badge.svg)](https://github.com/codelibs/fess/actions/workflows/maven.yml)

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 :