Inclus des librairies externes basées, aussi, sur Pydantic, servent d'<abbr title="Object-Relational Mapper">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper">ODM</abbr>s pour les bases de données.

Le schéma inclut les chemins de votre API, les paramètres potentiels de chaque chemin, etc.

#### "Schéma" de données

Le terme "schéma" peut aussi faire référence à la forme de la donnée, comme un contenu JSON.

Dans ce cas, cela signifierait les attributs JSON, ainsi que les types de ces attributs, etc.

#### OpenAPI et JSON Schema

* Les arguments nommés à passer à la fonction de tâche (`message="some notification"`).

## Injection de dépendances

Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin*, dans une dépendance, dans une sous-dépendance...

    * des erreurs automatiques et claires lorsque les données ne sont pas valides.
    * une validation même pour les objets <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> profondément imbriqués.
* <abbr title="aussi connu sous le nom de : serialization, parsing, marshalling">Une conversion</abbr> des données d'entrée : venant du réseau et allant vers les données et types de Python, permettant de lire :

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

Lorsqu'on se réfère à la machine distante, il est courant de l'appeler **serveur**, mais aussi **machine**, **VM** (machine virtuelle), **nœud**. Tout cela fait référence à un type de machine distante, exécutant  Linux, en règle générale, sur laquelle vous exécutez des programmes.


## Installer le programme serveur

Comme il est très simple, son apprentissage est relativement intuitif, bien que la documentation soit quelque peu
technique par moments.