Par exemple, vous pouvez déclarer une réponse avec un code HTTP `404` qui utilise un modèle Pydantic et a une `description` personnalisée.

Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé :

```Python hl_lines="20-31"
{!../../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py!}
```

## Cluster en mode Docker Swarm avec Traefik et HTTPS

Vous pouvez avoir un cluster en mode Docker Swarm configuré en quelques minutes (environ 20 min) avec un processus Traefik principal gérant HTTPS (y compris l'acquisition et le renouvellement des certificats).

En utilisant le mode Docker Swarm, vous pouvez commencer par un "cluster" d'une seule machine (il peut même s'agir

## L'ordre importe

Quand vous créez des *fonctions de chemins*, vous pouvez vous retrouver dans une situation où vous avez un chemin fixe.

Tel que `/users/me`, disons pour récupérer les données sur l'utilisateur actuel.

Et vous avez un second chemin : `/users/{user_id}` pour récupérer de la donnée sur un utilisateur spécifique grâce à son identifiant d'utilisateur

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor devuelto a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible JSON](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

    Le `Union` dans `Union[str, None]` permettra à votre éditeur de vous offrir un meilleur support et de détecter les erreurs.

## Validation additionnelle

Nous allons imposer que bien que `q` soit un paramètre optionnel, dès qu'il est fourni, **sa longueur n'excède pas 50 caractères**.

## Importer `Query`

Pour cela, importez d'abord `Query` depuis `fastapi` :

## Coroutines

**Coroutine** est juste un terme élaboré pour désigner ce qui est retourné par une fonction définie avec `async def`. Python sait que c'est comme une fonction classique qui va démarrer à un moment et terminer à un autre, mais qu'elle peut aussi être mise en pause ⏸, du moment qu'il y a un `await` dans son contenu.

Plus le problème résolu par un outil est simple, mieux seront les performances obtenues. Et la plupart des tests de performance ne prennent pas en compte les fonctionnalités additionnelles fournies par les outils.

La hiérarchie est la suivante :

* **Uvicorn** : un serveur ASGI
    * **Starlette** : (utilise Uvicorn) un micro-framework web

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

Hai appena creato un'API che:

* Riceve richieste HTTP sui _paths_ `/` and `/items/{item_id}`.
* Entrambi i _paths_ accettano`GET` operations (conosciuti anche come <abbr title="metodi HTTP">HTTP _methods_</abbr>).
* Il _path_ `/items/{item_id}` ha un _path parameter_ `item_id` che deve essere un `int`.
* Il _path_ `/items/{item_id}` ha una `str` _query parameter_ `q`.

# Génération de projets - Modèle

Vous pouvez utiliser un générateur de projet pour commencer, qui réalisera pour vous la mise en place de bases côté architecture globale, sécurité, base de données et premières routes d'API.

Un générateur de projet fera toujours une mise en place très subjective que vous devriez modifier et adapter suivant vos besoins, mais cela reste un bon point de départ pour vos projets.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

## Stratégies de déploiement

Il existe plusieurs façons de procéder, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et des outils que vous
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.