```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50)
```

Cela va valider les données, montrer une erreur claire si ces dernières ne sont pas valides, et documenter le paramètre dans le schéma `OpenAPI` de cette *path operation*.

## Rajouter plus de validation

Vous pouvez aussi rajouter un second paramètre `min_length` :

<a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>.


!!! check "vérifier"
    Donc, avec ces mêmes déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit de la validation de données.

    Notez que l'erreur mentionne le point exact où la validation n'a pas réussi.

Pour parler de tâches "synchrones" (en opposition à "asynchrones"), on utilise souvent le terme "séquentiel", car l'ordinateur / le programme va effectuer toutes les étapes d'une tâche séquentiellement avant de passer à une autre tâche, même si ces étapes impliquent de l'attente.

### Concurrence et Burgers

L'idée de code **asynchrone** décrite ci-dessus est parfois aussi appelée **"concurrence"**. Ce qui est différent du **"parallélisme"**.

* Documentation automatique des modèles de données avec <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (comme OpenAPI est aussi basée sur JSON Schema).
* 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

...ou une des plus exotiques :

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

Dans le protocol HTTP, vous pouvez communiquer avec chaque chemin en utilisant une (ou plus) de ces "méthodes".

---

En construisant des APIs, vous utilisez généralement ces méthodes HTTP spécifiques pour effectuer une action précise.

Généralement vous utilisez :

* `POST` : pour créer de la donnée.
* `GET` : pour lire de la donnée.

De nombreux tutoriels comportent des blocs de code.

Dans la plupart des cas, ces blocs de code sont de véritables applications complètes qui peuvent être exécutées telles quelles.

En fait, ces blocs de code ne sont pas écrits à l'intérieur du Markdown, ce sont des fichiers Python dans le répertoire `./docs_src/`.

Et ces fichiers Python sont inclus/injectés dans la documentation lors de la génération du site.

{% endif %}

<!-- /sponsors -->

<a href="https://fastapi.tiangolo.com/fastapi-people/#sponsors" class="external-link" target="_blank">Other sponsors</a>

## Opinions

"_[...] J'utilise beaucoup **FastAPI** ces derniers temps. [...] Je prévois de l'utiliser dans mon équipe pour tous les **services de ML chez Microsoft**. Certains d'entre eux seront intégrés dans le coeur de **Windows** et dans certains produits **Office**._"

- Basé sur les type hints Python.
- Validation et documentation via ces types.
- Système d'injection de dépendances.

Il n'utilise pas une librairie tiers de validation, sérialisation et de documentation tel que Pydantic, il utilise son propre système. Ainsi, ces définitions de types de données ne sont pas réutilisables aussi facilement.

**FastAPI** est totalement basé sur ces annotations de type, qui lui donnent de nombreux avantages.

Mais même si vous n'utilisez pas ou n'utiliserez jamais **FastAPI**, vous pourriez bénéficier d'apprendre quelques choses sur ces dernières.

!!! note