$ deactivate
```

</div>

Ainsi, lorsque vous exécutez `python`, il n’essaiera pas de l’exécuter depuis cet environnement virtuel avec les packages qui y sont installés.

## Prêt à travailler { #ready-to-work }

Vous êtes maintenant prêt à commencer à travailler sur votre projet.



/// tip | Astuce

Voulez-vous comprendre tout ce qui précède ?

Continuez la lecture. 👇🤓

///

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Comme **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous renvoyez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt pour cela.

Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles JSON.

- Définir un en-tête spécial `X-Accel-Buffering: no` pour **empêcher le buffering** dans certains proxys comme Nginx.

</div>

/// tip | Astuce

Pour la production, utilisez `fastapi run` plutôt que `fastapi dev`. 🚀

///

En interne, **FastAPI CLI** utilise [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev), un serveur ASGI haute performance, prêt pour la production. 😎

La CLI `fastapi` tentera de détecter automatiquement l’application FastAPI à exécuter, en supposant qu’il s’agit d’un objet nommé `app` dans un fichier `main.py` (ou quelques autres variantes).

///

## Qu'est-ce qu'un flux ? { #what-is-a-stream }

La « diffusion en continu » de données signifie que votre application commence à envoyer des éléments de données au client sans attendre que l'ensemble de la séquence soit prêt.

Ainsi, elle enverra le premier élément, le client le recevra et commencera à le traiter, et vous pourriez être encore en train de produire l'élément suivant.

```mermaid
sequenceDiagram
    participant App

</p>
<p align="center">
    Framework FastAPI, haute performance, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production
</p>
<p align="center">
<a href="https://github.com/fastapi/fastapi/actions?query=workflow%3ATest+event%3Apush+branch%3Amaster">

"naši", "napište", "re", "což", "tím", "takže", "svých", "její", "svými", "jste", "aj", "tu", "tedy", "teto", "bylo", "kde", "ke", "pravé", "ji", "nad", "nejsou", "či", "pod", "téma", "mezi", "přes", "ty", "pak", "vám", "ani", "když", "však", "neg", "jsem", "tento", "článku", "články", "aby", "jsme", "před", "pta", "jejich", "byl", "ještě", "až", "bez", "také", "pouze", "první", "vaše", "která", "nás", "nový", "tipy", "pokud", "může", "strana", "jeho", "své", "jiné", "zprávy", "nové", "není", "vás",...

"naši", "napište", "re", "což", "tím", "takže", "svých", "její", "svými", "jste", "aj", "tu", "tedy", "teto", "bylo", "kde", "ke", "pravé", "ji", "nad", "nejsou", "či", "pod", "téma", "mezi", "přes", "ty", "pak", "vám", "ani", "když", "však", "neg", "jsem", "tento", "článku", "články", "aby", "jsme", "před", "pta", "jejich", "byl", "ještě", "až", "bez", "také", "pouze", "první", "vaše", "která", "nás", "nový", "tipy", "pokud", "může", "strana", "jeho", "své", "jiné", "zprávy", "nové", "není", "vás",...

Vous attendez pendant que plusieurs (disons 8) serveurs qui sont aussi des cuisiniers 👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳 prennent les commandes des personnes devant vous.

Chaque personne devant vous attend 🕙 que son burger 🍔 soit prêt avant de quitter le comptoir car chacun des 8 serveurs va lui-même préparer le burger directement avant de prendre la commande suivante.

<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-01.png" class="illustration">

        with:
          cache-dependency-glob: |
            pyproject.toml
            uv.lock
      - name: Install Dependencies
        run: uv sync --locked --extra all
      - name: Run prek - pre-commit
        id: precommit
        run: uvx prek run --from-ref origin/${GITHUB_BASE_REF} --to-ref HEAD --show-diff-on-failure
        continue-on-error: true
      - name: Commit and push changes
        if: env.HAS_SECRETS == 'true'