De la même façon, il existe bien d'autres outils compatibles, y compris des outils de génération de code
pour de nombreux langages.

## Pydantic

Toute la validation de données est effectué en arrière-plan avec <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>,
dont vous bénéficierez de tous les avantages. Vous savez donc que vous êtes entre de bonnes mains.

## L'ordre importe

If you want to play with JWT tokens and see how they work, check <a href="https://jwt.io/" class="external-link" target="_blank">https://jwt.io</a>.

## Install `python-jose`

## Détails très techniques

!!! warning "Attention !"
    Vous pouvez probablement ignorer cela.

    Ce sont des détails très poussés sur comment **FastAPI** fonctionne en arrière-plan.

    Si vous avez de bonnes connaissances techniques (coroutines, threads, code bloquant, etc.) et êtes curieux de comment **FastAPI** gère `async def` versus le `def` classique, cette partie est faite pour vous.

# Tâches d'arrière-plan

Vous pouvez définir des tâches d'arrière-plan qui seront exécutées après avoir retourné une réponse.

Ceci est utile pour les opérations qui doivent avoir lieu après une requête, mais où le client n'a pas réellement besoin d'attendre que l'opération soit terminée pour recevoir une réponse.

Cela comprend, par exemple :

* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :

* Le support des **WebSockets**.
* Le support de **GraphQL**.
* Les <abbr title="En anglais: In-process background tasks">tâches d'arrière-plan.</abbr>
* Des évènements de démarrages et d'arrêt.
* Un client de test basé sur `request`
* **CORS**, GZip, Static Files, Streaming responses.
* Le support des **Sessions et Cookies**.
* Une couverture de test à 100 %.

    Feel free to skip this.

    Peewee is not recommended with FastAPI as it doesn't play well with anything async Python. There are several better alternatives.

!!! info
    These docs assume Pydantic v1.

    Because Pewee doesn't play well with anything async and there are better alternatives, I won't update these docs for Pydantic v2, they are kept for now only for historical purposes.

    ) -> Any:
        return {}

    def get_model_definitions(
        *,
        flat_models: Set[Union[Type[BaseModel], Type[Enum]]],
        model_name_map: Dict[Union[Type[BaseModel], Type[Enum]], str],
    ) -> Dict[str, Any]:
        definitions: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}
        for model in flat_models:
            m_schema, m_definitions, m_nested_models = model_process_schema(

Par défaut, **FastAPI** convertirait automatiquement cette valeur de retour en JSON en utilisant le `jsonable_encoder` expliqué dans [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

Ensuite, en arrière-plan, il mettra ces données JSON-compatible (par exemple un `dict`) à l'intérieur d'un `JSONResponse` qui sera utilisé pour envoyer la réponse au client.

Il offre :

- Des performances vraiment impressionnantes.
- Le support des WebSockets.
- Le support de GraphQL.
- Les tâches d'arrière-plan.
- Les événements de démarrage et d'arrêt.
- Un client de test basé sur request.
- CORS, GZip, fichiers statiques, streaming des réponses.
- Le support des sessions et des cookies.
- Une couverture de test à 100 %.

        flat_dependant.security_requirements.extend(flat_sub.security_requirements)
    return flat_dependant


def get_flat_params(dependant: Dependant) -> List[ModelField]:
    flat_dependant = get_flat_dependant(dependant, skip_repeats=True)
    return (
        flat_dependant.path_params
        + flat_dependant.query_params
        + flat_dependant.header_params
        + flat_dependant.cookie_params