---

FastAPI è un web framework moderno e veloce (a prestazioni elevate) che serve a creare API con Python 3.6+ basato sulle annotazioni di tipo di Python.

Le sue caratteristiche principali sono:

* **Velocità**: Prestazioni molto elevate, alla pari di **NodeJS** e **Go** (grazie a Starlette e Pydantic). [Uno dei framework Python più veloci in circolazione](#performance).

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

...los parámetros de query son:

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Dado que son parte de la URL son strings "naturalmente".

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo arriba, como `int`) son convertidos a ese tipo y son validados con él.

{!../../docs_src/python_types/tutorial008.py!}
```

Esto significa:

* La variable `prices` es un `dict`:
    * Los keys de este `dict` son de tipo `str` (Digamos que son el nombre de cada ítem).
    * Los valores de este `dict` son de tipo `float` (Digamos que son el precio de cada ítem).

### Clases como tipos

También puedes declarar una clase como el tipo de una variable.

///

/// tip | Consejo

Si lo estás dudando, "AlexNet", "ResNet", y "LeNet" son solo nombres de <abbr title="Técnicamente, arquitecturas de modelos de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning.

///

### Declara un *parámetro de path*

Si vous n'êtes pas un "expert" en OpenAPI, vous n'en avez probablement pas besoin.

///

Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux.

Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.

**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.

```

/// info

<a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">Les énumérations (ou enums) sont disponibles en Python</a> depuis la version 3.4.

///

/// tip | "Astuce"

Pour ceux qui se demandent, "AlexNet", "ResNet", et "LeNet" sont juste des noms de <abbr title="Techniquement, des architectures de modèles">modèles</abbr> de Machine Learning.

///

Tous partagent les mêmes paramètres pour des validations supplémentaires et des métadonnées que vous avez vu précédemment.

///

/// note | "Détails techniques"

Lorsque vous importez `Query`, `Path` et d'autres de `fastapi`, ce sont en fait des fonctions.

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

...les paramètres de requête sont :

* `skip` : avec une valeur de`0`
* `limit` : avec une valeur de `10`

Faisant partie de l'URL, ces valeurs sont des chaînes de caractères (`str`).

Mais quand on les déclare avec des types Python (dans l'exemple précédent, en tant qu'`int`), elles sont converties dans les types renseignés.

que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.
Ceci est particulièrement utile pour les données entrantes.

Sans un système de validation des données, vous devriez effectuer toutes les vérifications à la main, dans le code.