* Déploiement CI/CD Kubernetes pour **Azure DevOps** (AKS).
* **Multilangues**. Choisissez facilement l'une des langues intégrées à spaCy durant la mise en place du projet.

Comme les paramètres sont décrits avec des types TypeScript (similaires aux type hints de Python), la prise en charge
par l'éditeur est assez bonne.

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Cela signifie que **FastAPI** a été spécifiquement testé avec les éditeurs utilisés par 80% des développeurs Python. Et comme la plupart des autres éditeurs ont tendance à fonctionner de façon similaire, tous ses avantages devraient fonctionner pour pratiquement tous les éditeurs.

Esto es lo que querrías hacer en **la mayoría de los casos**, por ejemplo:

* Usando **Kubernetes** o herramientas similares
* Al ejecutar en un **Raspberry Pi**
* Usando un servicio en la nube que ejecutaría una imagen de contenedor por ti, etc.

### Requisitos del Paquete

Hacer eso en funciones separadas que no comparten lógica o variables juntas es más difícil ya que necesitarías almacenar valores en variables globales o trucos similares.

Debido a eso, ahora se recomienda en su lugar usar el `lifespan` como se explicó arriba.

## Detalles Técnicos

Solo un detalle técnico para los nerds curiosos. 🤓

Eu vou mostrar como construir uma **imagem Docker** para FastAPI **do zero**, baseado na **imagem oficial do Python**.

Isso é o que você quer fazer na **maioria dos casos**, por exemplo:

* Usando **Kubernetes** ou ferramentas similares
* Quando rodando em uma **Raspberry Pi**
* Usando um serviço em nuvem que irá rodar uma imagem de contêiner para você, etc.

### O Pacote Requirements

* <a href="https://developers.liblab.com/tutorials/sdk-for-fastapi/?utm_source=fastapi" class="external-link" target="_blank">liblab</a>

También hay varias otras empresas que ofrecen servicios similares que puedes buscar y encontrar en línea. 🤓

## Genera un Cliente Frontend en TypeScript

Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Toma un generador `async` o un generador/iterador normal y transmite el cuerpo del response.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007.py hl[2,14] *}

#### Usando `StreamingResponse` con objetos similares a archivos

Si tienes un objeto similar a un archivo (por ejemplo, el objeto devuelto por `open()`), puedes crear una función generadora para iterar sobre ese objeto similar a un archivo.

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