# Tâches d'arrière-plan

Vous pouvez définir des tâches d'arrière-plan qui seront exécutées après avoir retourné une réponse.

Ceci est utile pour les opérations qui doivent avoir lieu après une requête, mais où le client n'a pas réellement besoin d'attendre que l'opération soit terminée pour recevoir une réponse.

Cela comprend, par exemple :

* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :

/// note

Vous pouvez uniquement utiliser `await` dans les fonctions créées avec `async def`.

///

---

Si vous utilisez une bibliothèque externe qui communique avec quelque chose (une BDD, une API, un système de fichiers, etc.) et qui ne supporte pas l'utilisation d'`await` (ce qui est actuellement le cas pour la majorité des bibliothèques de BDD), alors déclarez vos *fonctions de chemin* normalement, avec le classique `def`, comme ceci :

Les routes sont déclarées à un seul endroit, en utilisant des fonctions déclarées à d'autres endroits (au lieu
d'utiliser des décorateurs qui peuvent être placés juste au-dessus de la fonction qui gère l'endpoint). Cette
méthode est plus proche de celle de Django que de celle de Flask (et Starlette). Il sépare dans le code des choses
qui sont relativement fortement couplées.

Le bon endroit est :

* Dans la clé `content`, qui a pour valeur un autre objet JSON (`dict`) qui contient :
    * Une clé avec le type de support, par ex. `application/json`, qui contient comme valeur un autre objet JSON, qui contient :
        * Une clé `schema`, qui a pour valeur le schéma JSON du modèle, voici le bon endroit.

#### "Schéma"

Un "schéma" est une définition ou une description de quelque chose. Pas le code qui l'implémente, uniquement une description abstraite.

#### "Schéma" d'API

Ici, <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> est une spécification qui dicte comment définir le schéma de votre API.

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## Decision

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# et profitez de l'aide de votre IDE dans cette fonction
def main(user_id: str):
    return user_id


# Un modèle Pydantic
class User(BaseModel):
    id: int
    name: str
    joined: date
```
Qui peuvent ensuite être utilisés comme cela:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

Seulement le minimum nécessaire pour les utiliser avec **FastAPI** sera couvert... ce qui est en réalité très peu.

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

Mais même si vous n'utilisez pas ou n'utiliserez jamais **FastAPI**, vous pourriez bénéficier d'apprendre quelques choses sur ces dernières.

/// note

target="_blank">versionnage sémantique</a>.

Vous pouvez créer des applications de production avec **FastAPI** dès maintenant (et vous le faites probablement depuis un certain temps), vous devez juste vous assurer que vous utilisez une version qui fonctionne correctement avec le reste de votre code.

## Épinglez votre version de `fastapi`

Tout d'abord il faut "épingler" la version de **FastAPI** que vous utilisez à la dernière version dont vous savez

Donc, avec ces mêmes déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit de la validation de données.

Notez que l'erreur mentionne le point exact où la validation n'a pas réussi.

Ce qui est incroyablement utile au moment de développer et débugger du code qui interagit avec votre API.

///

## Documentation