* 🌐 Add French translation for FastAPI People. PR [#2232](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/2232) by [@JulianMaurin](https://github.com/JulianMaurin).
* 🌐 Add Korean translation for Tutorial - Path Parameters. PR [#2355](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/2355) by [@hard-coders](https://github.com/hard-coders).

    ```

    Et la même chose pour chacune des dépendances facultatives que vous voulez utiliser.

## Guide utilisateur avancé

Il existe également un **Guide d'utilisation avancé** que vous pouvez lire plus tard après ce **Tutoriel - Guide d'utilisation**.

Le **Guide d'utilisation avancé**, qui s'appuie sur cette base, utilise les mêmes concepts et vous apprend quelques fonctionnalités supplémentaires.

Vous pouvez en apprendre plus dans la documentation du dépôt GithHub.

## Full Stack FastAPI MongoDB

...viendra surement plus tard, suivant le temps que j'ai.  😅 🎉

## Modèles d'apprentissage automatique avec spaCy et FastAPI

* Startup and shutdown events.
* Test client built on HTTPX.
* CORS, GZip, Static Files, Streaming responses.
* Session and Cookie support.
* 100% test coverage.
* 100% type annotated codebase.
* Few hard dependencies.

Starlette is currently the fastest Python framework tested. Only surpassed by Uvicorn, which is not a framework, but a server.

Starlette provides all the basic web microframework functionality.

  - login: DMantis
    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9536869?v=4
    url: https://github.com/DMantis
  - login: hard-coders
    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9651103?u=95db33927bbff1ed1c07efddeb97ac2ff33068ed&v=4
    url: https://github.com/hard-coders
  - login: supdann
    avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9986994?u=9671810f4ae9504c063227fee34fd47567ff6954&v=4

**available machines** taking into account the amount of memory needed by them, and the amount available in the machines in the cluster.

If your application is **simple**, this will probably **not be a problem**, and you might not need to specify hard memory limits. But if you are **using a lot of memory** (for example with **machine learning** models), you should check how much memory you are consuming and adjust the **number of containers** that runs in **each machine** (and maybe add more machines...

  # Twitter
  twitter:card: summary_large_image
  twitter.title: *page_title_with_site_name
  twitter:description: *page_description
  twitter:image: "{{ image.url }}"

# -----------------------------------------------------------------------------
# Specification
# -----------------------------------------------------------------------------

# Card size and layers
size: { width: 1200, height: 630 }

Vous pouvez retourner un dictionnaire (`dict`), une liste (`list`), des valeurs seules comme des chaines de caractères (`str`) et des entiers (`int`), etc.

Vous pouvez aussi retourner des models **Pydantic** (qui seront détaillés plus tard).

Il y a de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON. Essayez d'utiliser vos favoris, il est fort probable qu'ils soient déjà supportés.

## Récapitulatif

* Importez `FastAPI`.

  url: https://github.com/AlertRED
- login: hard-coders
  count: 10
  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/9651103?u=95db33927bbff1ed1c07efddeb97ac2ff33068ed&v=4
  url: https://github.com/hard-coders
- login: alejsdev
  count: 10
  avatarUrl: https://avatars.githubusercontent.com/u/90076947?u=1ee3a9fbef27abc9448ef5951350f99c7d76f7af&v=4

Then, when it's your turn, you do actual "productive" work, you process the menu, decide what you want, get your crush's choice, pay, check that you give the correct bill or card, check that you are charged correctly, check that the order has the correct items, etc.