Puis le serveur/cuisinier 👨‍🍳 revient enfin avec vos burgers 🍔, après un long moment d'attente 🕙 devant le comptoir.

Vous prenez vos burgers 🍔 et allez à une table avec votre crush 😍

Vous les mangez, et vous avez terminé 🍔 ⏹.

Durant tout ce processus, il n'y a presque pas eu de discussions ou de flirts car la plupart de votre temps à été passé à attendre 🕙 devant le comptoir 😞.

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<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.

Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.

Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.

Et ajouter des annotations de types ne crée normalement pas de différence avec le comportement qui aurait eu lieu si elles n'étaient pas là.

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

Ainsi, j'ai pu trouver les meilleurs moyens de réduire autant que possible la duplication du code, d'avoir la complétion partout, les contrôles de type et d'erreur, etc.

Le tout de manière à offrir la meilleure expérience de développement à tous les développeurs.

## Exigences

                sending the `client_id` and `client_secret` (if any) using HTTP Basic
                auth.
                """
            ),
        ] = None,
    ):
        self.grant_type = grant_type
        self.username = username
        self.password = password
        self.scopes = scope.split()
        self.client_id = client_id
        self.client_secret = client_secret

                    "required": ["username", "password"],
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "grant_type": IsDict(
                            {
                                "title": "Grant Type",
                                "anyOf": [
                                    {"pattern": "password", "type": "string"},

    ```Python
    from main import app
    ```

!!! warning
    Uvicorn and others support a `--reload` option that is useful during development.

    The `--reload` option consumes much more resources, is more unstable, etc.

    It helps a lot during **development**, but you **shouldn't** use it in **production**.

## Hypercorn with Trio

* **Veloce da programmare**: Velocizza il lavoro consentendo il rilascio di nuove funzionalità tra il 200% e il 300% più rapidamente. *
* **Meno bug**: Riduce di circa il 40% gli errori che commettono gli sviluppatori durante la scrittura del codice. *

!!! info
    Note that the `TestClient` receives data that can be converted to JSON, not Pydantic models.

    If you have a Pydantic model in your test and you want to send its data to the application during testing, you can use the `jsonable_encoder` described in [JSON Compatible Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank}.

## Run it

After that, you just need to install `pytest`:

<div class="termy">

    Você provavelmente pode pular essa parte.

Existe uma forma alternativa para definir a execução dessa lógica durante *inicialização* e durante *encerramento*.

Você pode definir manipuladores de eventos (funções) que precisam ser executadas antes da aplicação inicializar, ou quando a aplicação estiver encerrando.