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docs/fr/docs/tutorial/first-steps.md
Dans le protocol HTTP, vous pouvez communiquer avec chaque chemin en utilisant une (ou plus) de ces "méthodes". --- En construisant des APIs, vous utilisez généralement ces méthodes HTTP spécifiques pour effectuer une action précise. Généralement vous utilisez : * `POST` : pour créer de la donnée. * `GET` : pour lire de la donnée. * `PUT` : pour mettre à jour de la donnée. * `DELETE` : pour supprimer de la donnée.
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docs/fr/docs/tutorial/background-tasks.md
## Résumé
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docs/fr/docs/features.md
### "Plug-ins" illimités Ou, en d'autres termes, pas besoin d'eux, importez le code que vous voulez et utilisez le. Tout intégration est conçue pour être si simple à utiliser (avec des dépendances) que vous pouvez créer un "plug-in" pour votre application en deux lignes de code utilisant la même syntaxe que celle de vos *path operations* ### Testé
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docs/fr/docs/index.md
@app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None): return {"item_id": item_id, "q": q} ``` <details markdown="1"> <summary>Ou utilisez <code>async def</code> ...</summary> Si votre code utilise `async` / `await`, utilisez `async def` : ```Python hl_lines="9 14" from typing import Union from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/")
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docs/fr/docs/alternatives.md
Mais elle a été créée avant que les type hints n'existent en Python. Ainsi, pour définir chaque <abbr title="la définition de la façon dont les données doivent être formées">schéma</abbr>, vous devez utiliser des utilitaires et des classes spécifiques fournies par Marshmallow. /// check | A inspiré **FastAPI** à
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src/main/resources/fess_label_fr.properties
labels.doc_score=Score : labels.development_mode_warning=Fess s'exécute en mode développement. Veuillez installer OpenSearch séparément dans un environnement de production. labels.eol_error=Le système que vous utilisez n'est plus pris en charge. Veuillez vous référer à la page du cycle de vie du support produit et effectuer une mise à niveau. labels.tooltip_search_view=Écran de recherche labels.tooltip_run_crawler=Exécuter le robot d'exploration
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docs/fr/docs/deployment/manually.md
Néanmoins, Uvicorn n'est actuellement compatible qu'avec asyncio, et il utilise normalement <a href="https://github. com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a >, le remplaçant hautes performances de `asyncio`. Mais si vous souhaitez utiliser directement **Trio**, vous pouvez utiliser **Hypercorn** car il le prend en charge. ✨ ### Installer Hypercorn avec Trio
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docs/fr/docs/history-design-future.md
Dans ce cadre, j'ai dû étudier, tester et utiliser de nombreuses alternatives. L'histoire de **FastAPI** est en grande partie l'histoire de ses prédécesseurs. Comme dit dans la section [Alternatives](alternatives.md){.internal-link target=\_blank} :
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docs/pt/docs/tutorial/dependencies/classes-as-dependencies.md
//// tab | Python 3.9+ ```Python commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)] ``` //// //// tab | Python 3.9+ non-Annotated /// tip | Dica Utilize a versão com `Annotated` se possível. /// ```Python commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams) ``` //// O último `CommonQueryParams`, em: ```Python
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docs/fr/README.md
Fess est basé sur [OpenSearch](https://github.com/opensearch-project/OpenSearch), mais aucune connaissance ni expérience d'OpenSearch n'est _nécessaire_. Fess fournit une interface d'administration facile à utiliser pour configurer le système via votre navigateur.
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