{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py!}
```

!!! note "Remarque"
    Gardez à l'esprit que vous devez renvoyer directement `JSONResponse`.

!!! info
    La clé `model` ne fait pas partie d'OpenAPI.

    **FastAPI** prendra le modèle Pydantic à partir de là, générera le `JSON Schema` et le placera au bon endroit.

    Le bon endroit est :

    * Dans la clé `content`, qui a pour valeur un autre objet JSON (`dict`) qui contient :

COPY ./app /app/app
```

### Raspberry Pi et autres architectures

Si vous utilisez Docker sur un Raspberry Pi (qui a un processeur ARM) ou toute autre architecture, vous pouvez créer un `Dockerfile` à partir de zéro, basé sur une image de base Python (qui est multi-architecture) et utiliser Uvicorn seul.

Dans ce cas, votre `Dockerfile` pourrait ressembler à ceci :

```Dockerfile
FROM python:3.7

utilisez.

Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service
cloud** qui fait une partie du travail pour vous, ou encore d'autres options possibles.

Je vais vous montrer certains des principaux concepts que vous devriez probablement avoir à l'esprit lors du déploiement

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} :

<blockquote markdown="1">

    * Tests frontend exécutés à la compilation (pouvant être désactivés).
    * Fait aussi modulable que possible, pour pouvoir fonctionner comme tel, tout en pouvant être utilisé qu'en partie grâce à Vue CLI.
* **PGAdmin** pour les bases de données PostgreSQL, facilement modifiable pour utiliser PHPMYAdmin ou MySQL.
* **Flower** pour la surveillance de tâches Celery.

Para aprender o básico de HTTPS de uma perspectiva do usuário, verifique <a href="https://howhttps.works/pt-br/" class="external-link" target="_blank">https://howhttps.works/pt-br/</a>.

Agora, a partir de uma perspectiva do desenvolvedor, aqui estão algumas coisas para ter em mente ao pensar em HTTPS:

* Para HTTPS, o servidor precisa ter certificados gerados por um terceiro.

    That's because it is using the same name as in the OpenAPI spec. So that if you need to investigate more about any of these security schemes you can just copy and paste it to find more information about it.

The `oauth2_scheme` variable is an instance of `OAuth2PasswordBearer`, but it is also a "callable".

It could be called as:

```Python
oauth2_scheme(some, parameters)

# Paramètres de requête

Quand vous déclarez des paramètres dans votre fonction de chemin qui ne font pas partie des paramètres indiqués dans le chemin associé, ces paramètres sont automatiquement considérés comme des paramètres de "requête".

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial001.py!}
```

La partie appelée requête (ou **query**) dans une URL est l'ensemble des paires clés-valeurs placées après le `?` , séparées par des `&`.

* Si le paramètre est déclaré comme ayant pour type un **modèle Pydantic**, il sera interprété comme faisant partie du **corps** de la requête.

!!! note
    **FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `=None`.

    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Um modelo Pydantic a partir do conteúdo de outro

Como no exemplo acima, obtivemos o `user_dict` a partir do `user_in.dict()`, este código:

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

seria equivalente a:

```Python