* If you are comparing Starlette, compare it against Sanic, Flask, Django, etc. Web frameworks (or microframeworks).
* **FastAPI**:
    * The same way that Starlette uses Uvicorn and cannot be faster than it, **FastAPI** uses Starlette, so it cannot be faster than it.

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# FastAPI Topluluğu

FastAPI, her kökenden insanı ağırlayan harika bir topluluğa sahip.

## Yazan - Geliştiren

Merhaba! 👋

İşte bu benim:

{% if people %}
<div class="user-list user-list-center">
{% for user in people.maintainers %}

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="12"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="14"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="14"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
    ```

## Set-Typen

* Tests du backend REST basés sur **Pytest**, intégrés dans Docker, pour que vous puissiez tester toutes les interactions de l'API indépendamment de la base de données. Étant exécutés dans Docker, les tests peuvent utiliser un nouvel entrepôt de données créé de zéro à chaque fois (vous pouvez donc utiliser ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, etc. et juste tester que l'API fonctionne).

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# FastAPI İnsanlar

FastAPI-ın bütün mənşəli insanları qəbul edən heyrətamiz icması var.



## Yaradıcı - İcraçı

Salam! 👋

Bu mənəm:

{% if people %}
<div class="user-list user-list-center">
{% for user in people.maintainers %}

!!! tip "Astuce"
    Le "MINOR" est le numéro au milieu, par exemple, dans `0.2.3`, la version MINOR est `2`.

## Mise à jour des versions FastAPI

Vous devriez tester votre application.

Avec **FastAPI** c'est très facile (merci à Starlette), consultez la documentation : [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}

It can't handle nested models very well. So, if the JSON body in the request is a JSON object that has inner fields that in turn are nested JSON objects, it cannot be properly documented and validated.

!!! check "Inspired **FastAPI** to"
    Use Python types to have great editor support.

Je crée des API avec des exigences complexes depuis plusieurs années (Machine Learning, systèmes distribués, jobs asynchrones, bases de données NoSQL, etc), en dirigeant plusieurs équipes de développeurs.

Dans ce cadre, j'ai dû étudier, tester et utiliser de nombreuses alternatives.

L'histoire de **FastAPI** est en grande partie l'histoire de ses prédécesseurs.

Comme dit dans la section [Alternatives](alternatives.md){.internal-link target=\_blank} :

                </mxCell>
                <mxCell id="32" value="" style="pointerEvents=1;shadow=0;dashed=0;html=1;fillColor=#505050;labelPosition=center;verticalLabelPosition=bottom;verticalAlign=top;outlineConnect=0;align=center;shape=mxgraph.office.devices.laptop;strokeColor=none;" parent="33" vertex="1">
                    <mxGeometry width="500" height="350" as="geometry"/>
                </mxCell>

Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework