Avec **FastAPI** c'est très facile (merci à Starlette), consultez la documentation : [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}

Après avoir effectué des tests, vous pouvez mettre à jour la version **FastAPI** vers une version plus récente, et vous assurer que tout votre code fonctionne correctement en exécutant vos tests.

Si tout fonctionne, ou après avoir fait les changements nécessaires, et que tous vos tests passent, vous pouvez

# Déployer avec Docker

Dans cette section, vous verrez des instructions et des liens vers des guides pour savoir comment :

* Faire de votre application **FastAPI** une image/conteneur Docker avec une performance maximale. En environ **5 min**.
* (Optionnellement) comprendre ce que vous, en tant que développeur, devez savoir sur HTTPS.
* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**.

#### Retourner des *membres d'énumération*

Vous pouvez retourner des *membres d'énumération* dans vos *fonctions de chemin*, même imbriquée dans un JSON (e.g. un `dict`).

Ils seront convertis vers leurs valeurs correspondantes (chaînes de caractères ici) avant d'être transmis au client :

```Python hl_lines="18  21  23"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

Nevertheless, you might have a very specific use case where you really need to disable the API docs for some environment (e.g. for production) or depending on configurations from environment variables.

## Conditional OpenAPI from settings and env vars

You can easily use the same Pydantic settings to configure your generated OpenAPI and the docs UIs.

For example:

```Python hl_lines="6  11"
{!../../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py!}
```

Après vous être écarté du comptoir et vous être assis à votre table avec le numéro de votre commande, vous pouvez tourner 🔀 votre attention vers votre crush 😍, et "travailler" ⏯ 🤓 là-dessus. Vous êtes donc à nouveau en train de faire quelque chose de "productif" 🤓, vous flirtez avec votre crush 😍.

Muitos desenvolvedores e times já dependem do **FastAPI** para seus projetos (incluindo eu e meu time).

Mas ainda há muitas melhorias e funcionalidades a vir.

**FastAPI** tem um grande futuro à frente.

# Corps de la requête

Quand vous avez besoin d'envoyer de la donnée depuis un client (comme un navigateur) vers votre API, vous l'envoyez en tant que **corps de requête**.

Le corps d'une **requête** est de la donnée envoyée par le client à votre API. Le corps d'une **réponse** est la donnée envoyée par votre API au client.

Votre API aura presque toujours à envoyer un corps de **réponse**. Mais un client n'a pas toujours à envoyer un corps de **requête**.

* <abbr title="aussi connu sous le nom de : serialization, parsing, marshalling">Une conversion</abbr> des données d'entrée : venant du réseau et allant vers les données et types de Python, permettant de lire :
    * le <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr>.
    * <abbr title="en anglais : path parameters">les paramètres du chemin</abbr>.

        return uuid.UUID

    @property
    def __dict__(self):
        """Spoof a missing __dict__ by raising TypeError, this is how
        asyncpg.pgroto.pgproto.UUID behaves"""
        raise TypeError("vars() argument must have __dict__ attribute")


@needs_pydanticv2
def test_pydanticv2():
    from pydantic import field_serializer

    app = FastAPI()

    @app.get("/fast_uuid")
    def return_fast_uuid():

    // Create an env var MY_NAME
    $ $Env:MY_NAME = "Wade Wilson"

    // Use it with other programs, like
    $ echo "Hello $Env:MY_NAME"

    Hello Wade Wilson
    ```

    </div>

### Read env vars in Python

You could also create environment variables outside of Python, in the terminal (or with any other method), and then read them in Python.

For example you could have a file `main.py` with:

```Python hl_lines="3"