Inclus des librairies externes basées, aussi, sur Pydantic, servent d'<abbr title="Object-Relational Mapper">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper">ODM</abbr>s pour les bases de données.

    * Les clés de ce dictionnaire sont de type `str`.
    * Les valeurs de ce dictionnaire sont de type `float`.

#### `Optional`

Vous pouvez aussi utiliser `Optional` pour déclarer qu'une variable a un type, comme `str` mais qu'il est "optionnel" signifiant qu'il pourrait aussi être `None`.

{*../../docs_src/python_types/tutorial009.py hl[1,4] *}

Le schéma inclut les chemins de votre API, les paramètres potentiels de chaque chemin, etc.

#### "Schéma" de données

Le terme "schéma" peut aussi faire référence à la forme de la donnée, comme un contenu JSON.

Dans ce cas, cela signifierait les attributs JSON, ainsi que les types de ces attributs, etc.

#### OpenAPI et JSON Schema

### Concurrence et Burgers

L'idée de code **asynchrone** décrite ci-dessus est parfois aussi appelée **"concurrence"**. Ce qui est différent du **"parallélisme"**.

La **concurrence** et le **parallélisme** sont tous deux liés à l'idée de "différentes choses arrivant plus ou moins au même moment".

/// check | "vérifier"

Ceci vous permettra d'obtenir des fonctionnalités de l'éditeur dans votre fonction, telles
que des vérifications d'erreur, de l'auto-complétion, etc.

///

## <abbr title="aussi appelé sérialisation, ou parfois parsing ou marshalling en anglais">Conversion</abbr> de données

    * des erreurs automatiques et claires lorsque les données ne sont pas valides.
    * une validation même pour les objets <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> profondément imbriqués.
* <abbr title="aussi connu sous le nom de : serialization, parsing, marshalling">Une conversion</abbr> des données d'entrée : venant du réseau et allant vers les données et types de Python, permettant de lire :

Comme il est très simple, son apprentissage est relativement intuitif, bien que la documentation soit quelque peu
technique par moments.