* Conversion des types Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * Objets `datetime`.
    * Objets `UUID`.
    * Modèles de base de données.
    * ... et bien plus.
* Documentation API interactive automatique, avec 2 interfaces utilisateur au choix :
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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Cette syntaxe `@something` en Python est appelée un « décorateur ».

Vous la mettez au-dessus d’une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j’imagine que c’est de là que vient le terme 🤷🏻‍♂).

Un « décorateur » prend la fonction en dessous et fait quelque chose avec.

Dans notre cas, ce décorateur indique à **FastAPI** que la fonction en dessous correspond au **chemin** `/` avec une **opération** `get`.

C'est l'idée de base. Mais vous voudrez probablement vous occuper de certaines choses supplémentaires, comme :

* Sécurité - HTTPS
* Exécution au démarrage
* Redémarrages
* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
* Mémoire
* Étapes précédant le démarrage

America/New_York America/Nipigon America/Nome America/Noronha America/North_Dakota/Beulah America/North_Dakota/Center America/North_Dakota/New_Salem America/Nuuk America/Ojinaga America/Panama America/Pangnirtung America/Paramaribo America/Phoenix America/Port-au-Prince America/Port_of_Spain America/Porto_Acre America/Porto_Velho America/Puerto_Rico America/Punta_Arenas America/Rainy_River America/Rankin_Inlet America/Recife America/Regina America/Resolute America/Rio_Branco America/Rosario America/Santa_Isabel...

If you are not getting cache hits from the build cache, you may be using the wrong version of Java. A fixed version (Java 11) is required to get remote cache hits.

Pendant que vous discutez avec votre crush 😍, de temps en temps vous jetez un coup d’œil au nombre affiché au-dessus du comptoir pour savoir si c'est à votre tour d'être servis.

Jusqu'au moment où c'est (enfin) votre tour. Vous allez au comptoir, récupérez vos burgers 🍔 et revenez à votre table.

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-06.png" class="illustration">

* HTTPS
* Exécution au démarrage
* Redémarrages
* Réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
* Mémoire
* Étapes préalables au démarrage

Dans la plupart des cas, vous ne voudrez probablement pas utiliser d'image de base, et au contraire **construire une image de conteneur à partir de zéro** basée sur l'image Docker Python officielle.

Vous pouvez déclarer `examples` pour un modèle Pydantic qui seront ajoutés au JSON Schema généré.

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial001_py310.py hl[13:24] *}

Ces informations supplémentaires seront ajoutées telles quelles au **JSON Schema** de sortie pour ce modèle, et elles seront utilisées dans la documentation de l'API.

Ou la dépendance ne retourne aucune valeur.

Mais vous avez quand même besoin qu'elle soit exécutée/résolue.

Dans ces cas, au lieu de déclarer un paramètre de *fonction de chemin d'accès* avec `Depends`, vous pouvez ajouter une `list` de `dependencies` au *décorateur de chemin d'accès*.

## Ajouter `dependencies` au *décorateur de chemin d'accès* { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }

## En-têtes transférés par le proxy { #proxy-forwarded-headers }

Un **proxy** placé devant votre application définit normalement certains en-têtes à la volée avant d'envoyer les requêtes à votre **serveur**, afin d'indiquer au serveur que la requête a été **transférée** par le proxy, en lui donnant l'URL d'origine (publique), y compris le domaine, le fait qu'elle utilise HTTPS, etc.