* Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par...

Hug a été l'un des premiers frameworks à implémenter la déclaration des types de paramètres d'API en utilisant les type hints Python. C'était une excellente idée qui a inspiré d'autres outils à faire de même.

Il utilisait des types personnalisés dans ses déclarations au lieu des types Python standard, mais c'était tout de même un énorme pas en avant.

```

Mais maintenant, on déclare `q` avec `Query`, comme ceci :

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None, min_length=3)
```

Donc pour déclarer une valeur comme requise tout en utilisant `Query`, il faut utiliser `...` comme premier argument :

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006.py!}
```

!!! info

années. J'ai d'abord essayé de résoudre toutes les fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.

Mais à un moment donné, il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offre toutes ces fonctionnalités, en prenant les meilleures idées des outils précédents, et en les combinant de la meilleure façon possible, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (annotations de...

* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**.
* Générer et déployer une application **FastAPI** complète, en utilisant votre cluster Docker Swarm, avec HTTPS, etc. En environ **10 min**.

vous verrez comme réponse :

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Paramètres de chemin typés

Vous pouvez déclarer le type d'un paramètre de chemin dans la fonction, en utilisant les annotations de type Python :


```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

Ici, `item_id` est déclaré comme `int`.

!!! check "vérifier"

* Intégration **Docker Compose** et optimisation pour développement local.
* Serveur web Python **prêt au déploiement** utilisant Uvicorn et Gunicorn.
* Backend Python <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a> :

## 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.

```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

burgers = get_burgers(2)
```

---

Donc, si vous utilisez une bibliothèque qui nécessite que ses fonctions soient appelées avec `await`, vous devez définir la *fonction de chemin* en utilisant `async def` comme dans :

```Python hl_lines="2-3"
@app.get('/burgers')
async def read_burgers():
    burgers = await get_burgers(2)
    return burgers
```

### Plus de détails techniques