## Aider les autres à résoudre les problèmes dans GitHub

Vous pouvez voir <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues" class="external-link" target="_blank">les problèmes existants</a> et essayer d'aider les autres, la plupart du temps il s'agit de questions dont vous connaissez peut-être déjà la réponse. 🤓

## Watch le dépôt GitHub

* Conçue avec ces standards après une analyse méticuleuse. Plutôt qu'en rajoutant des surcouches après coup.
* Cela permet d'utiliser de la **génération automatique de code client** dans beaucoup de langages.

### Documentation automatique

### Autres fonctions utilitaires

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.

Falcon est un autre framework Python haute performance, il est conçu pour être minimal, et est utilisé comme fondation pour d'autres frameworks comme Hug.

Il utilise le standard précédent pour les frameworks web Python (WSGI) qui est synchrone, donc il ne peut pas gérer les WebSockets et d'autres cas d'utilisation. Néanmoins, il offre de très bonnes performances.

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

C'est le "**décorateur d'opération de chemin**".

///

Vous pouvez aussi utiliser les autres opérations :

* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`

Tout comme celles les plus exotiques :

* `@app.options()`
* `@app.head()`
* `@app.patch()`
* `@app.trace()`

* <a href="https://hypercorn.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a> : un serveur
  ASGI compatible avec HTTP/2 et Trio entre autres fonctionnalités.
* <a href="https://github.com/django/daphne" class="external-link" target="_blank">Daphne</a> : le serveur ASGI
  conçu pour Django Channels.

## Machine serveur et programme serveur

labels.facet_filetype_python=Python
labels.facet_filetype_ruby=Ruby
labels.facet_filetype_scala=Scala
labels.facet_filetype_shell=Script shell
labels.facet_filetype_vb=Visual Basic
labels.facet_filetype_others=Autres
labels.facet_label_reset=Réinitialiser
labels.searchoptions_all=Tous
labels.searchoptions_score=Score
labels.searchoptions_menu_sort=Trier
labels.searchoptions_menu_num=Nombre
labels.searchoptions_num={0} résultats

/// note | Detalhes Técnicos

Na realidade, `Query`, `Path` e outros que você verá em seguida, criam objetos de subclasses de uma classe `Param` comum, que é ela mesma uma subclasse da classe `FieldInfo` do Pydantic.

E `Field` do Pydantic retorna uma instância de `FieldInfo` também.

`Body` também retorna objetos de uma subclasse de `FieldInfo` diretamente. E tem outras que você verá mais tarde que são subclasses da classe `Body`.

Você pode combinar `dataclasses` com outras anotações de tipo em muitas combinações diferentes para formar estruturas de dados complexas.

Confira as dicas de anotação no código acima para ver mais detalhes específicos.

## Saiba Mais { #learn-more }

Você também pode combinar `dataclasses` com outros modelos Pydantic, herdar deles, incluí-los em seus próprios modelos, etc.