La hiérarchie est la suivante :

* **Uvicorn** : un serveur ASGI
    * **Starlette** : (utilise Uvicorn) un micro-framework web
        * **FastAPI**: (utilise Starlette) un micro-framework pour API disposant de fonctionnalités additionnelles pour la création d'API, avec la validation des données, etc.

* **Uvicorn** :

## Les annotations de type dans **FastAPI**

**FastAPI** utilise ces annotations pour faire différentes choses.

Avec **FastAPI**, vous déclarez des paramètres grâce aux annotations de types et vous obtenez :

* **du support de l'éditeur**
* **de la vérification de types**

...et **FastAPI** utilise ces mêmes déclarations pour :

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!}
```

Ces informations seront incluses dans le schéma `OpenAPI` généré et utilisées par la documentation interactive ou les outils externes utilisés.

!!! note
    Gardez en tête que les outils externes utilisés ne supportent pas forcément tous parfaitement OpenAPI.

À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.

    ```

    Et la même chose pour chacune des dépendances facultatives que vous voulez utiliser.

## Guide utilisateur avancé

Il existe également un **Guide d'utilisation avancé** que vous pouvez lire plus tard après ce **Tutoriel - Guide d'utilisation**.

Le **Guide d'utilisation avancé**, qui s'appuie sur cette base, utilise les mêmes concepts et vous apprend quelques fonctionnalités supplémentaires.

- Basé sur les type hints Python.
- Validation et documentation via ces types.
- Système d'injection de dépendances.

Il n'utilise pas une librairie tiers de validation, sérialisation et de documentation tel que Pydantic, il utilise son propre système. Ainsi, ces définitions de types de données ne sont pas réutilisables aussi facilement.

Néanmoins, Uvicorn n'est actuellement compatible qu'avec asyncio, et il utilise normalement <a href="https://github.
com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a >, le remplaçant hautes performances de `asyncio`.

Mais si vous souhaitez utiliser directement **Trio**, vous pouvez utiliser **Hypercorn** car il le prend en charge. ✨

### Installer Hypercorn avec Trio

    Cela permet de s'assurer que si vous utilisez un programme terminal installé par ce paquet (comme `flit`), vous utilisez celui de votre environnement local et pas un autre qui pourrait être installé globalement.

### Flit

    joined: date
```
Qui peuvent ensuite être utilisés comme cela:

```Python
my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")

second_user_data = {
    "id": 4,
    "name": "Mary",
    "joined": "2018-11-30",
}

my_second_user: User = User(**second_user_data)
```

!!! info
    `**second_user_data` signifie: