"termsOfService": "http://example.com/terms/",
            "contact": {
                "name": "Deadpoolio the Amazing",
                "url": "http://x-force.example.com/contact/",
                "email": "dp@x-force.example.com",
            },
            "license": {
                "name": "Apache 2.0",
                "url": "https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html",
            },

```Python hl_lines="14"
{!../../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py!}
```

`.add_task()` erhält als Argumente:

* Eine Taskfunktion, die im Hintergrund ausgeführt wird (`write_notification`).
* Eine beliebige Folge von Argumenten, die der Reihe nach an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`email`).
* Alle Schlüsselwort-Argumente, die an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`message="some notification"`).

## Dependency Injection

C'est pourquoi il est logique d'utiliser du code asynchrone ⏸🔀⏯ pour des APIs web.

Ce type d'asynchronicité est ce qui a rendu NodeJS populaire (bien que NodeJS ne soit pas parallèle) et c'est la force du Go en tant que langage de programmation.

Et c'est le même niveau de performance que celui obtenu avec **FastAPI**.

* `fixedquery`: den exakten Text `fixedquery` hat.
* `$`: danach endet, keine weiteren Zeichen hat als `fixedquery`.

Wenn Sie sich verloren fühlen bei all diesen **„Regulärer Ausdruck“**-Konzepten, keine Sorge. Reguläre Ausdrücke sind für viele Menschen ein schwieriges Thema. Sie können auch ohne reguläre Ausdrücke eine ganze Menge machen.

    yaml_data = """
        name: Deadpoolio
        tags:
        - x-force
        - x-men
        - x-avengers
        """
    response = client.post("/items/", content=yaml_data)
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {
        "name": "Deadpoolio",
        "tags": ["x-force", "x-men", "x-avengers"],
    }


@needs_pydanticv1

    yaml_data = """
        name: Deadpoolio
        tags:
        - x-force
        - x-men
        - x-avengers
        """
    response = client.post("/items/", content=yaml_data)
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {
        "name": "Deadpoolio",
        "tags": ["x-force", "x-men", "x-avengers"],
    }


@needs_pydanticv2

            "termsOfService": "http://example.com/terms/",
            "contact": {
                "name": "Deadpoolio the Amazing",
                "url": "http://x-force.example.com/contact/",
                "email": "dp@x-force.example.com",
            },
            "license": {
                "name": "Apache 2.0",
                "identifier": "MIT",
            },
            "version": "0.0.1",
        },

!!! note "Détails techniques"
    Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

    Pour plus de commodités, **FastAPI** fournit les objets `starlette.responses` sous forme d'un alias accessible par `fastapi.responses`. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en est de même avec l'objet `statut`.

## Documents OpenAPI et API

## Les modèles Pydantic

<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> est une bibliothèque Python pour effectuer de la validation de données.

Vous déclarez la forme de la donnée avec des classes et des attributs.

Chaque attribut possède un type.

    version="0.0.1",
    terms_of_service="http://example.com/terms/",
    contact={
        "name": "Deadpoolio the Amazing",
        "url": "http://x-force.example.com/contact/",
        "email": "dp@x-force.example.com",
    },
    license_info={
        "name": "Apache 2.0",
        "identifier": "MIT",
    },
)


@app.get("/items/")
async def read_items():