<span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> app </font></span>  Using import string: <font color="#3465A4">main:app</font>

   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Server started at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://127.0.0.1:8000</u></font>

      <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> app </font></span>  Using import string: <font color="#3465A4">main:app</font>

   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Server started at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://127.0.0.1:8000</u></font>

<font color="#A6E22E">INFO</font>:     Started server process [<font color="#A1EFE4">27368</font>]
<font color="#A6E22E">INFO</font>:     Waiting for application startup.
<font color="#A6E22E">INFO</font>:     Application startup complete.
<font color="#A6E22E">INFO</font>:     Started server process [<font color="#A1EFE4">27369</font>]
<font color="#A6E22E">INFO</font>:     Waiting for application startup.

      <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> app </font></span>  Using import string: <font color="#3465A4">main:app</font>

   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Server started at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://0.0.0.0:8000</u></font>

      <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> app </font></span>  Using import string: <font color="#3465A4">main:app</font>

   <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> server </font></span>  Server started at <font color="#729FCF"><u style="text-decoration-style:solid">http://127.0.0.1:8000</u></font>

Là, vous pourriez m'offrir un café ☕️ pour me remercier 😄.

## Sponsoriser les outils qui font fonctionner FastAPI

Comme vous l'avez vu dans la documentation, FastAPI se tient sur les épaules des géants, Starlette et Pydantic.

Vous pouvez également parrainer :

			<artifactId>tika-parser-digest-commons</artifactId>
			<version>${tika.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.tika</groupId>
			<artifactId>tika-parser-font-module</artifactId>
			<version>${tika.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.tika</groupId>
			<artifactId>tika-parser-html-module</artifactId>
			<version>${tika.version}</version>

Mais vous pouvez aussi profiter du parallélisme et multiprocessing afin de gérer des charges **CPU bound** qui sont récurrentes dans les systèmes de *Machine Learning*.

Ça, ajouté au fait que Python soit le langage le plus populaire pour la **Data Science**, le **Machine Learning** et surtout le **Deep Learning**, font de **FastAPI** un très bon choix pour les APIs et applications de **Data Science** / **Machine Learning**.

---

FastAPI est un framework web moderne et rapide (haute performance) pour la création d'API avec Python, basé sur les annotations de type standard de Python.

Les principales fonctionnalités sont :

* **Rapidité** : De très hautes performances, au niveau de **NodeJS** et **Go** (grâce à Starlette et Pydantic). [L'un des frameworks Python les plus rapides](#performance).

The cashier goes to the kitchen.

You wait, standing in front of the counter 🕙, so that no one else takes your burgers before you do, as there are no numbers for turns.

<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-03.png" class="illustration">

As you and your crush are busy not letting anyone get in front of you and take your burgers whenever they arrive, you cannot pay attention to your crush. 😞