TF_Operation* two = ScalarConst(2, graph, s);
  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) << TF_Message(s);

  TF_Operation* plus2 = Add(a, two, graph, s, "plus2");
  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) << TF_Message(s);

  TF_Operation* plusB = Add(plus2, b, graph, s, "plusB");
  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) << TF_Message(s);

  // Setup a session and a partial run handle.  The partial run will allow

  }

  @Test
  fun removeUntilEmpty() {
    val tags =
      EmptyTags
        .plus(Integer::class, 5 as Integer)
        .plus(Boolean::class, true)
        .plus(String::class, "a")
        .plus(String::class, null)
        .plus(Integer::class, null)
        .plus(Boolean::class, null)
    assertThat(tags).isEqualTo(EmptyTags)
    assertThat(tags.toString()).isEqualTo("{}")
  }

  @Test

   * instance that does not have any mapping for [key].
   */
  abstract fun <T : Any> plus(
    key: KClass<T>,
    value: T?,
  ): Tags

  abstract operator fun <T : Any> get(key: KClass<T>): T?
}

/** An empty tags. This is always the tail of a [LinkedTags] chain. */
internal object EmptyTags : Tags() {
  override fun <T : Any> plus(
    key: KClass<T>,
    value: T?,
  ): Tags =
    when {

* **Starlette** :
    * A les seconde meilleures performances après Uvicorn. Starlette utilise en réalité Uvicorn. De ce fait, il ne peut qu’être plus "lent" qu'Uvicorn car il requiert l'exécution de plus de code.
    * Cependant il nous apporte les outils pour construire une application web simple, avec un routage basé sur des chemins, etc.

# Paramètres de chemin et validations numériques

De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`.

## Importer Path

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

            encodeSet = FORM_ENCODE_SET,
            // Plus is encoded as `%2B`, space is encoded as plus.
            plusIsSpace = false,
            charset = charset,
          )
        values +=
          value.canonicalizeWithCharset(
            encodeSet = FORM_ENCODE_SET,
            // Plus is encoded as `%2B`, space is encoded as plus.
            plusIsSpace = false,
            charset = charset,

Il serait en fait plus courant d'utiliser Requests _à l'intérieur_ d'une application FastAPI.

Mais quand même, FastAPI s'est inspiré de Requests.

**Requests** est une bibliothèque pour _interagir_ avec les API (en tant que client), tandis que **FastAPI** est une bibliothèque pour _créer_ des API (en tant que serveur).

Ils sont, plus ou moins, aux extrémités opposées, se complétant l'un l'autre.

Et c'est le même niveau de performance que celui obtenu avec **FastAPI**.

Et comme on peut avoir du parallélisme et de l'asynchronicité en même temps, on obtient des performances plus hautes que la plupart des frameworks NodeJS et égales à celles du Go, qui est un langage compilé plus proche du C <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1" class="external-link" target="_blank">(tout ça grâce à Starlette)</a>.

```

... et voyez comment votre éditeur complétera automatiquement les attributs et connaîtra leurs types :

![compatibilité IDE](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

Pour un exemple plus complet comprenant plus de fonctionnalités, voir le <a href="https://fastapi.tiangolo.com/fr/tutorial/">Tutoriel - Guide utilisateur</a>.

**Spoiler alert** : le tutoriel - guide utilisateur inclut :

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}

Dans ce cas, **FastAPI** détectera qu'il y a plus d'un paramètre dans le body (chacun correspondant à un modèle Pydantic).

Il utilisera alors les noms des paramètres comme clés, et s'attendra à recevoir quelque chose de semblable à :

```JSON
{
    "item": {