Lorsque vous installez FastAPI, il est fourni avec un serveur de production, Uvicorn, et vous pouvez le démarrer avec la commande `fastapi run`.

Mais vous pouvez également installer un serveur ASGI manuellement.

Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), l'activer, puis vous pouvez installer l'application serveur.

Par exemple, pour installer Uvicorn :

<div class="termy">

```console

Use the formal grammar (use `vous` instead of `tu`).

Additionally, in instructional sentences, prefer the present tense for obligations:

- Prefer `vous devez …` over `vous devrez …`, unless the English source explicitly refers to a future requirement.

Vous pouvez également déclarer un corps comme un `dict` avec des clés d’un certain type et des valeurs d’un autre type.

De cette façon, vous n'avez pas besoin de savoir à l'avance quels sont les noms de champs/attributs valides (comme ce serait le cas avec des modèles Pydantic).

Cela serait utile si vous voulez recevoir des clés que vous ne connaissez pas à l'avance.

---

Cela vous donne aussi beaucoup de responsabilité. Vous devez vous assurer que les données que vous renvoyez sont correctes, dans le bon format, qu'elles peuvent être sérialisées, etc.

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Comme **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous renvoyez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt pour cela.

/// tip | Astuce

Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`.

///

Disons que vous voulez déclarer le paramètre de requête `q` comme un `str` requis.

Et vous n'avez pas besoin de déclarer autre chose pour ce paramètre, donc vous n'avez pas vraiment besoin d'utiliser `Query`.

Vous pourriez le charger au niveau supérieur du module/fichier, mais cela signifierait aussi qu'il **chargerait le modèle** même si vous exécutez simplement un test automatisé simple ; ce test serait alors **lent** car il devrait attendre le chargement du modèle avant de pouvoir exécuter une partie indépendante du code.

Vous pouvez aussi combiner `dataclasses` avec d'autres annotations de type pour créer des structures de données imbriquées.

Dans certains cas, vous devrez peut‑être encore utiliser la version `dataclasses` de Pydantic. Par exemple, si vous rencontrez des erreurs avec la documentation d'API générée automatiquement.

Vous verrez quelque chose comme ceci :

<img src="/img/tutorial/security/image01.png">

/// check | Bouton « Authorize » !

Vous avez déjà un tout nouveau bouton « Authorize ».

Et votre *chemin d'accès* a un petit cadenas dans le coin supérieur droit sur lequel vous pouvez cliquer.

///

Si vous voulez sécuriser votre API, il y a plusieurs meilleures approches possibles, par exemple :

* Vous devez vous assurer d'avoir des modèles Pydantic bien définis pour le corps de la requête et la réponse.
* Configurez toutes les autorisations et tous les rôles nécessaires à l'aide de dépendances.

Vous pouvez définir ces cas à l'aide d'une liste dans la déclaration de type.

Vous recevrez toutes les valeurs de l'en-tête dupliqué sous forme de `list` Python.

Par exemple, pour déclarer un en-tête `X-Token` qui peut apparaître plusieurs fois, vous pouvez écrire :

{* ../../docs_src/header_params/tutorial003_an_py310.py hl[9] *}