J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de combler 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 offrait toutes ces
fonctionnalités, en reprenant et en combinant de la meilleure façon possible les meilleures idées des outils

Sie können das bereits in der interaktiven Dokumentation ausprobieren:

<img src="/img/tutorial/security/image03.png">

Wir überprüfen im Moment noch nicht die Gültigkeit des Tokens, aber das ist bereits ein Anfang.

## Zusammenfassung

		return err
	}
	defer func() {
		setNotReady(in.isReady)
		watcher.Close()
	}()

	// Before we process whether any file events have been triggered, we must check that the file is correct
	// at this moment, and if not, yield. This is to catch other CNIs which might have mutated the file between
	// the (theoretical) window after we initially install/write, but before we actually start the filewatch.

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

    Il se peut donc que certains d'entre eux n'utilisent pas toutes les métadonnées que vous avez déclarées pour le moment, bien que dans la plupart des cas, les fonctionnalités manquantes ont prévu d'être implémentées.

Vous pouvez ajouter un `title` :

```Python hl_lines="10"

It's called "asynchronous" because the computer / program doesn't have to be "synchronized" with the slow task, waiting for the exact moment that the task finishes, while doing nothing, to be able to take the task result and continue the work.

    Donc, avec ces mêmes déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit de la validation de données.

    Notez que l'erreur mentionne le point exact où la validation n'a pas réussi.

    Ce qui est incroyablement utile au moment de développer et débugger du code qui interagit avec votre API.

## Documentation

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image06.png">

In diesem Fall haben Sie:

* `ItemsService`
* `UsersService`

### Client-Methodennamen

Im Moment sehen die generierten Methodennamen wie `createItemItemsPost` nicht sehr sauber aus:

```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

    TF_SetStatusFromIOError(status, errno, posix_file->filename);
}

static void Sync(const TF_WritableFile* file, TF_Status* status) {
  // For historical reasons, this does the same as `Flush` at the moment.
  // TODO(b/144055243): This should use `fsync`/`sync`.
  Flush(file, status);
}

static void Close(const TF_WritableFile* file, TF_Status* status) {
  auto posix_file = static_cast<PosixFile*>(file->plugin_file);

// explicitly by running a TPUReplicatedOutput operation on the parallel device.
//
// TODO(allenl): There are some use-cases that are only supported by copying to
// host at the moment (e.g. debug print on a tensor, .numpy(), etc.). We either
// need to return something here or address these use-cases one by one.
TFE_TensorHandle* CopyTensorFromParallelDevice(TFE_Context* context,