* **Meno bug**: Riduce di circa il 40% gli errori che commettono gli sviluppatori durante la scrittura del codice. *
* **Intuitivo**: Grande supporto per gli editor di testo con <abbr title="anche conosciuto come auto-completamento, autocompletion, IntelliSense">autocompletamento</abbr> in ogni dove. In questo modo si può dedicare meno tempo al debugging.

* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande folha de papel com números e multiplicando todos eles juntos e ao mesmo tempo.

* Por padrão, isso significa que você pode ter somente um certificado HTTPS por endereço IP.
    * Não importa quão grande é seu servidor ou quão pequena cada aplicação que você tenha possar ser.
    * No entanto, existe uma solução para isso.

Donc pour équilibrer tout ça, imaginez l'histoire suivante :

> Vous devez nettoyer une grande et sale maison.

*Oui, c'est toute l'histoire*.

---

Il n'y a plus d'attente 🕙 nulle part, juste beaucoup de travail à effectuer, dans différentes pièces de la maison.

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. <abbr title="também conhecido como _auto-complete_, _autocompletion_, _IntelliSense_">_Auto-Complete_</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.

## Outils précédents

### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a>

C'est le framework Python le plus populaire et il bénéficie d'une grande confiance. Il est utilisé pour construire
des systèmes tel qu'Instagram.

Il est relativement fortement couplé aux bases de données relationnelles (comme MySQL ou PostgreSQL), de sorte qu'il

* <a href="https://github.com/sponsors/encode" class="external-link" target="_blank">Encode (Starlette, Uvicorn)</a>

---

Entonces, para explicar eso, imagina la siguiente historia corta:

> Tienes que limpiar una casa grande y sucia.

*Sí, esa es toda la historia*.

---

No hay esperas 🕙, solo hay mucho trabajo por hacer, en varios lugares de la casa.

Dann gehen Sie zur Theke 🔀, zur ursprünglichen Aufgabe, die nun erledigt ist ⏯, nehmen die Burger auf, sagen Danke, und bringen sie zum Tisch. Damit ist dieser Schritt / diese Aufgabe der Interaktion mit der Theke abgeschlossen ⏹. Das wiederum schafft eine neue Aufgabe, „Burger essen“ 🔀 ⏯, aber die vorherige Aufgabe „Burger holen“ ist erledigt ⏹.

* <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>.

!!! warning
    Existe uma grande chance de que você **não** precise dessa imagem base ou de qualquer outra semelhante, e seria melhor construir a imagem do zero, como [descrito acima em: Construa uma Imagem Docker para o FastAPI](#construindo-uma-imagem-docker-para-fastapi).