] = None,
        auto_error: Annotated[
            bool,
            Doc(
                """
                By default, if the query parameter is not provided, `APIKeyQuery` will
                automatically cancel the request and send the client an error.

                If `auto_error` is set to `False`, when the query parameter is not
                available, instead of erroring out, the dependency result will be

        auto_error: Annotated[
            bool,
            Doc(
                """
                By default, if the HTTP Basic authentication is not provided (a
                header), `HTTPBasic` will automatically cancel the request and send the
                client an error.

                If `auto_error` is set to `False`, when the HTTP Basic authentication

            bool,
            Doc(
                """
                By default, if no HTTP Authorization header is provided, required for
                OAuth2 authentication, it will automatically cancel the request and
                send the client an error.

                If `auto_error` is set to `False`, when the HTTP Authorization header

            bool,
            Doc(
                """
                By default, if no HTTP Authorization header is provided, required for
                OpenID Connect authentication, it will automatically cancel the request
                and send the client an error.

                If `auto_error` is set to `False`, when the HTTP Authorization header

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise un processeur...

</blockquote>

## Recherche

En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.

### Um Schließung bitten

Wenn die Person antwortet, besteht eine hohe Chance, dass Sie ihr Problem gelöst haben. Herzlichen Glückwunsch, **Sie sind ein Held**! 🦸

* Wenn es tatsächlich das Problem gelöst hat, können Sie sie darum bitten:

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

You also get error checks for incorrect type operations:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

This is not by chance, the whole framework was built around that design.

And it was thoroughly tested at the design phase, before any implementation, to ensure it would work with all the editors.

Dennoch besteht in beiden Fällen eine gute Chance, dass **FastAPI** [immer noch schneller](index.md#performanz){.internal-link target=_blank} als Ihr bisheriges Framework (oder zumindest damit vergleichbar) ist.

### Abhängigkeiten

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

!!! warning
    There's a high chance that you **don't** need this base image or any other similar one, and would be better off by building the image from scratch as [described above in: Build a Docker Image for FastAPI](#build-a-docker-image-for-fastapi).