* **FastAPI**:
    * De la misma manera que Starlette usa Uvicorn y no puede ser más rápido que él, **FastAPI** usa Starlette, por lo que no puede ser más rápido que él.

<span style="color: green;">INFO</span>:     Application startup complete.
```

</div>

É **ALTAMENTE recomendado** que você escreva ou copie o código, edite-o e rode-o localmente.

Usá-lo em seu editor é o que realmente te mostra os benefícios do FastAPI, ver quão pouco código você tem que escrever, todas as conferências de tipo, auto completações etc.

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## Instale o FastAPI

O primeiro passo é instalar o FastAPI.

## 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.

Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard.

De plus, la meilleure approche était d'utiliser des normes déjà existantes.

### Création d'un `Enum`

Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`.

El ejemplo anterior muestra las partes que necesitas, pero no es muy útil todavía, dado que podrías simplemente devolver el `item` directamente, y **FastAPI** lo pondría en una `JSONResponse` por ti, convirtiéndolo en un `dict`, etc. Todo esto por defecto.

Ahora, veamos cómo puedes usarlo para devolver una respuesta personalizada.

    Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Cookie`  y otros de `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.

!!! info
    Para declarar cookies, necesitas usar `Cookie`, porque de lo contrario los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

## Resumen

```Python hl_lines="19-24 28"
{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial002.py!}
```

!!! note "Remarque"
    Notez que vous devez retourner l'image en utilisant directement un `FileResponse`.

!!! info

Então o computador / programa 🤖 irá voltar toda hora que tiver uma chance porquê ele ainda está esperando o "arquivo lento", ou ele 🤖 nunca irá terminar todo o trabalho que tem até esse ponto. E ele 🤖 irá ver se alguma das tarefas que estava esperando já terminaram, fazendo o que quer que tinham que fazer.

Depois, ele 🤖 pega a primeira tarefa para finalizar (vamos dizer, nosso "arquivo lento" 📝) e continua o que ele tem que fazer com isso.

!!! tip "Dica"
    Perceba que nesse caso nós estamos usando a função padrão do Python `open()` que interage com um arquivo.

    Então, isso envolve I/O (input/output), que exige "esperar" que coisas sejam escritas em disco.

    Mas `open()` não usa `async` e `await`.

* **Coroutines**

## Code asynchrone

Faire du code asynchrone signifie que le langage 💬 est capable de dire à l'ordinateur / au programme 🤖 qu'à un moment du code, il 🤖 devra attendre que *quelque chose d'autre* se termine autre part. Disons que ce *quelque chose d'autre* est appelé "fichier-lent" 📝.

Donc, pendant ce temps, l'ordinateur pourra effectuer d'autres tâches, pendant que "fichier-lent" 📝 se termine.