De esta manera puedes añadir anotaciones de tipos correctas a tus funciones incluso cuando estás devolviendo un tipo diferente al modelo de response, para ser utilizado por el editor y herramientas como mypy. Y aún así puedes hacer que FastAPI realice la validación de datos, documentación, etc. usando el `response_model`.

normal para una pequeña ganancia de rendimiento (alrededor de 100 nanosegundos), ten en cuenta que en **FastAPI** el efecto sería bastante opuesto. En estos casos, es mejor usar `async def` a menos que tus *path operation functions* usen código que realice <abbr title="Input/Output - Entrada/Salida: lectura o escritura en disco, comunicaciones de red.">I/O</abbr> de bloqueo.

Aun así, en ambas situaciones, es probable que **FastAPI** [siga siendo más rápida](index.md#performance) que (o al...

Ceci est un **tutoriel rapide / rappel** à propos des annotations de type Python. Il couvre uniquement le minimum nécessaire pour les utiliser avec **FastAPI** ... ce qui est en réalité très peu.

**FastAPI** est totalement basé sur ces annotations de type, elles lui donnent de nombreux avantages et bénéfices.

**FastAPI** fournit le même `starlette.staticfiles` sous le nom `fastapi.staticfiles` uniquement pour votre commodité, en tant que développeur. Mais cela provient en réalité directement de Starlette.

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### Qu'est-ce que « Mounting » { #what-is-mounting }

            String line = br.readLine();
            while (line != null) {
                lineNumber++;
                gatherDeadUserGuideLinksInLineReleaseNotes(sourceFile, line, lineNumber, errorsForFile);
                gatherDeadJavadocLinksInLineReleaseNotes(sourceFile, line, lineNumber, errorsForFile);

                line = br.readLine();
            }
        } catch (IOException e) {

    DataInput in = new LittleEndianDataInputStream(new ByteArrayInputStream(data));
    UnsupportedOperationException expected =
        assertThrows(UnsupportedOperationException.class, in::readLine);
    assertThat(expected).hasMessageThat().isEqualTo("readLine is not supported");
  }

  public void testReadLittleEndian() throws IOException {
    DataInput in = new LittleEndianDataInputStream(new ByteArrayInputStream(data));

    * Si on compare Uvicorn, il faut le comparer à d'autres serveurs d'applications comme Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc.
* **Starlette** :
    * A les secondes meilleures performances après Uvicorn. En réalité, Starlette utilise Uvicorn. De ce fait, il ne peut qu’être plus « lent » qu'Uvicorn car il requiert l'exécution de plus de code.

        ByteStreams.newDataInput(
            "This is a line\r\nThis too\rand this\nand also this".getBytes(UTF_8));
    assertThat(in.readLine()).isEqualTo("This is a line");
    assertThat(in.readLine()).isEqualTo("This too");
    assertThat(in.readLine()).isEqualTo("and this");
    assertThat(in.readLine()).isEqualTo("and also this");
  }

  public void testNewDataInput_readFloat() {

* Enregistrez les données dans votre base de données.
* Retournez le modèle mis à jour.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[28:35] *}

/// tip | Astuce

Vous pouvez en réalité utiliser cette même technique avec une opération HTTP `PUT`.

Mais l’exemple ici utilise `PATCH` car il a été créé pour ces cas d’usage.

///

/// note | Remarque

Et dans de nombreux cas, leur lecture serait une opération bloquante (pouvant bloquer la boucle d'événements), car ils sont lus depuis le disque ou le réseau.

/// info

L'exemple ci-dessus est en réalité une exception, car l'objet `io.BytesIO` est déjà en mémoire ; sa lecture ne bloquera donc rien.

Mais dans de nombreux cas, la lecture d'un fichier ou d'un objet de type fichier bloquera.

///