La façon la plus simple de tout mettre en place, serait d'utiliser les [**Générateurs de projet FastAPI**](../project-generation.md){.internal-link target=_blank}.

Le génerateur de projet adéquat est conçu pour être intégré à ce cluster Docker Swarm avec Traefik et HTTPS décrit ci-dessus.

Vous pouvez générer un projet en 2 min environ.

    * Também é possivel revisar as traduções já existentes.
* Para propor novas seções na documentação.
* Para corrigir um bug/questão.
* Para adicionar um novo recurso.

## Entre no chat

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do FastAPI.

/// tip | "Dica"

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response`

Parce que **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous retournez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt à être utilisé (sérialisable).

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 avec JSON.

* `list`
* `tuple`
* `set`
* `dict`

E o mesmo como no Python 3.8, do módulo `typing`:

* `Union`
* `Optional`
* ...entro outros.

////

//// tab | Python 3.8+

* `List`
* `Tuple`
* `Set`
* `Dict`
* `Union`
* `Optional`
* ...entro outros.

////

### Classes como tipos

`HTTPException`, ao fundo, nada mais é do que a conjunção entre uma exceção comum do Python e informações adicionais relevantes para APIs.

E porque é uma exceção do Python, você não **retorna** (return) o `HTTPException`, você lança o (raise) no seu código.

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado de máquina (_machine learning_).

## Caso de uso

# Tutoriel - Guide utilisateur - Introduction

Ce tutoriel vous montre comment utiliser **FastAPI** avec la plupart de ses fonctionnalités, étape par étape.

Chaque section s'appuie progressivement sur les précédentes, mais elle est structurée de manière à séparer les sujets, afin que vous puissiez aller directement à l'un d'entre eux pour résoudre vos besoins spécifiques en matière d'API.

Il est également conçu pour fonctionner comme une référence future.

Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente.

## Comparações e velocidade

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

	entry := NewEntry(deploymentID)

	entry.RemoteHost = handlers.GetSourceIP(r)
	entry.UserAgent = r.UserAgent()
	entry.ReqClaims = reqClaims
	entry.ReqHost = r.Host
	entry.ReqPath = r.URL.Path

	q := r.URL.Query()
	reqQuery := make(map[string]string, len(q))
	for k, v := range q {
		reqQuery[k] = strings.Join(v, ",")
	}
	entry.ReqQuery = reqQuery

## Máquina Servidora e Programa Servidor

Existe um pequeno detalhe sobre estes nomes para se manter em mente. 💡

A palavra "**servidor**" é comumente usada para se referir tanto ao computador remoto/nuvem (a máquina física ou virtual) quanto ao programa que está sendo executado nessa máquina (por exemplo, Uvicorn).

Apenas tenha em mente que quando você ler "servidor" em geral, isso pode se referir a uma dessas duas coisas.