"ne", "nos", "notre", "nous", "on", "ou", "par", "pas", "pour", "qu", "que", "qui", "sa", "se", "ses", "son", "sur", "ta", "te", "tes", "toi", "ton", "tu", "un", "une", "vos", "votre", "vous", "c", "d", "j", "l", "à", "m", "n", "s", "t", "y", "été", "étée", "étées", "étés", "étant", "suis", "es", "est", "sommes", "êtes", "sont", "serai", "seras", "sera", "serons", "serez", "seront", "serais", "serait", "serions", "seriez", "seraient", "étais", "était", "étions", "étiez", "étaient", "fus", "fut",...

Ce concept se nomme l'"asynchronisme" car l'ordinateur / le programme n'a pas besoin d'être "synchronisé" avec la tâche, attendant le moment exact où cette dernière se terminera en ne faisant rien, pour être capable de récupérer le résultat de la tâche et l'utiliser dans la suite des opérations.

Commençons avec cette application pour exemple :

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py hl[9] *}

Le paramètre de requête `q` a pour type `Union[str, None]` (ou `str | None` en Python 3.10), signifiant qu'il est de type `str` mais pourrait aussi être égal à `None`, et bien sûr, la valeur par défaut est `None`, donc **FastAPI** saura qu'il n'est pas requis.

Il existait déjà une interface utilisateur Web pour les API Swagger. Donc, être capable de générer une documentation
Swagger pour une API permettrait d'utiliser cette interface utilisateur web automatiquement.

À un moment donné, Swagger a été cédé à la Fondation Linux, puis a été rebaptisé OpenAPI.

errors.app.db.already.deleted = Il a peut-être été supprimé par un autre processus. Veuillez réessayer.
errors.app.db.already.updated = Il a peut-être été mis à jour par un autre processus. Veuillez réessayer.
errors.app.db.already.exists = Les données existent déjà. Veuillez réessayer.
errors.app.double.submit.request = Il a peut-être été traité avant cette requête. Veuillez réessayer.

///

Les réponses générées au format OpenAPI pour cette *opération de chemin* seront :

```JSON hl_lines="3-12"
{
    "responses": {
        "404": {

**FastAPI** est capable de reconnaître que les paramètres de la fonction qui correspondent aux paramètres de chemin doivent être **récupérés depuis le chemin**, et que les paramètres de fonctions déclarés comme modèles Pydantic devraient être **récupérés depuis le corps de la requête**.

{* ../../docs_src/body/tutorial003.py hl[17:18] *}

## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête

En héritant de `str` la documentation sera capable de savoir que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc afficher cette `Enum` correctement.

Créez ensuite des attributs de classe avec des valeurs fixes, qui seront les valeurs autorisées pour cette énumération.

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}

/// info

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">

# Déployer avec Docker

Dans cette section, vous verrez des instructions et des liens vers des guides pour savoir comment :

* Faire de votre application **FastAPI** une image/conteneur Docker avec une performance maximale. En environ **5 min**.
* (Optionnellement) comprendre ce que vous, en tant que développeur, devez savoir sur HTTPS.
* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**.