You could also use it to generate code automatically, for clients that communicate with your API. For example, frontend, mobile or IoT applications.

## Recap, step by step

### Step 1: import `FastAPI`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

`FastAPI` is a Python class that provides all the functionality for your API.

        Doc(
            """
            'Whitelist' validation step. The parameter field will be the single one
            allowed by the alias or set of aliases defined.
            """
        ),
    ] = None,
    serialization_alias: Annotated[
        Union[str, None],
        Doc(
            """
            'Blacklist' validation step. The vanilla parameter field will be the

## ステップ毎の要約

### Step 1: `FastAPI`をインポート

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

`FastAPI`は、APIのすべての機能を提供するPythonクラスです。

!!! note "技術詳細"
    `FastAPI`は`Starlette`を直接継承するクラスです。

    `FastAPI`でも<a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>のすべての機能を利用可能です。

### Step 2: `FastAPI`の「インスタンス」を生成

При настройке логики развёртываний, вы можете указать **целевое значение** утилизации ресурсов, допустим, **от 50% до 90%**. Обычно эти метрики и используют.

Вы можете использовать простые инструменты, такие как `htop`, для отслеживания загрузки центрального процессора и оперативной памяти сервера, в том числе каждым процессом. Или более сложные системы мониторинга нескольких серверов.

## Резюме

It used custom types in its declarations instead of standard Python types, but it was still a huge step forward.

It also was one of the first frameworks to generate a custom schema declaring the whole API in JSON.

例えば、リソース使用率の**50%から90%の範囲**で**任意の数字**をターゲットとすることができます。

重要なのは、デプロイメントを微調整するためにターゲットを設定し測定することが、おそらく使用したい主要な要素であることです。

`htop`のような単純なツールを使って、サーバーで使用されているCPUやRAM、あるいは各プロセスで使用されている量を見ることができます。あるいは、より複雑な監視ツールを使って、サーバに分散して使用することもできます。

## まとめ

アプリケーションのデプロイ方法を決定する際に、考慮すべきであろう主要なコンセプトのいくつかを紹介していきました：

* セキュリティ - HTTPS
* 起動時の実行
* 再起動

* Any program, any code, **can only do things** when it is being **executed**. So, when there's a **process running**.
* The process can be **terminated** (or "killed") by you, or by the operating system. At that point, it stops running/being executed, and it can **no longer do things**.

* 🌐 Remove Vietnamese note about missing translation. PR [#9957](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/9957) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

### Internal

* 👷 Add GitHub Actions step dump context to debug external failures. PR [#10008](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/10008) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

In the end, a hierarchical tree of dependencies is built, and the **Dependency Injection** system takes care of solving all these dependencies for you (and their sub-dependencies) and providing (injecting) the results at each step.

For example, let's say you have 4 API endpoints (*path operations*):

* `/items/public/`
* `/items/private/`
* `/users/{user_id}/activate`
* `/items/pro/`

由于某种原因，您的 API 的使用量也有可能出现**激增**。 也许它像病毒一样传播开来，或者也许其他一些服务或机器人开始使用它。 在这些情况下，您可能需要额外的资源来保证安全。

您可以将一个**任意数字**设置为目标，例如，资源利用率**在 50% 到 90%** 之间。 重点是，这些可能是您想要衡量和用来调整部署的主要内容。

您可以使用“htop”等简单工具来查看服务器中使用的 CPU 和 RAM 或每个进程使用的数量。 或者您可以使用更复杂的监控工具，这些工具可能分布在服务器等上。


## 回顾

您在这里阅读了一些在决定如何部署应用程序时可能需要牢记的主要概念：

* 安全性 - HTTPS
* 启动时运行
* 重新启动
* 复制（运行的进程数）
* 内存
* 开始前的先前步骤