// Parallel writes per server.
	for par := 1; par <= 32; par *= 2 {
		b.Run("par="+strconv.Itoa(par*runtime.GOMAXPROCS(0)), func(b *testing.B) {
			defer timeout(30 * time.Second)()
			b.ReportAllocs()
			b.SetBytes(int64(len(payload) * (responses + 1)))
			b.ResetTimer()
			t := time.Now()
			var ops int64
			var lat int64
			b.SetParallelism(par)
			b.RunParallel(func(pb *testing.PB) {

Cela comprend, par exemple :

* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :
    * Étant donné que se connecter à un serveur et envoyer un email a tendance à être «lent» (plusieurs secondes), vous pouvez retourner la réponse directement et envoyer la notification en arrière-plan.
* Traiter des données :

Webargs est un outil qui a été créé pour fournir cela par-dessus plusieurs frameworks, dont Flask.

Il utilise Marshmallow pour effectuer la validation des données. Et il a été créé par les mêmes développeurs.

C'est un outil formidable et je l'ai beaucoup utilisé aussi, avant d'avoir **FastAPI**.

/// info

Webargs a été créé par les développeurs de Marshmallow.

///

Plus jamais vous ne vous tromperez en tapant le nom d'une clé, vous ne ferez des aller-retour entre votre code et la documentation ou vous ne scrollerez de haut en bas afin d'enfin savoir si vous devez taper `username` ou `user_name`.

### Court

* de la donnée soit envoyée par le client à travers le réseau
* de la donnée envoyée depuis votre programme soit reçue par le client à travers le réseau
* le contenu d'un fichier sur le disque soit lu par le système et passé à votre programme
* le contenu que votre programme a passé au système soit écrit sur le disque
* une opération effectuée à distance par une API se termine
* une opération en BDD se termine

labels.search_result_sort_score_desc=par score
labels.search_result_sort_filename_asc=par nom de fichier (asc)
labels.search_result_sort_filename_desc=par nom de fichier (desc)
labels.search_result_sort_created_asc=par date (asc)
labels.search_result_sort_created_desc=par date (desc)
labels.search_result_sort_content_length_asc=par taille (asc)
labels.search_result_sort_content_length_desc=par taille (desc)

Pour en savoir plus, consultez la section <a href="https://fastapi.tiangolo.com/fr/benchmarks/" class="internal-link" target="_blank">Benchmarks</a>.

## Dépendances facultatives

Utilisées par Pydantic:

Il y a eu de nombreux outils créés auparavant qui ont contribué à inspirer sa création.

J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de résoudre toutes les fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.

Vous pourriez aussi l'utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Comme par exemple, des applications frontend, mobiles ou IOT.

## Récapitulatif, étape par étape

### Étape 1 : import `FastAPI`

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}

Le mot "**serveur**" est couramment utilisé pour désigner à la fois l'ordinateur distant/cloud (la machine physique ou virtuelle) et également le programme qui s'exécute sur cette machine (par exemple, Uvicorn).

Gardez cela à l'esprit lorsque vous lisez "serveur" en général, cela pourrait faire référence à l'une de ces deux choses.