Mais si vous suivez bien les instructions ci-dessus, alors **FastAPI** pourra effectuer quelques optimisations et ainsi améliorer les performances.

## Détails techniques

Les versions modernes de Python supportent le **code asynchrone** grâce aux **"coroutines"** avec les syntaxes **`async` et `await`**.

Analysons les différentes parties de cette phrase dans les sections suivantes :

* **Code asynchrone**

    * URL.
    * Email.
    * UUID.
    * ...et autres.

Toutes les validations sont gérées par le bien établi et robuste **Pydantic**.

### Sécurité et authentification

La sécurité et l'authentification sont intégrées. Sans aucun compromis avec les bases de données ou les modèles de données.

Tous les protocoles de sécurités sont définis dans OpenAPI, incluant:

* HTTP Basic.

## Versions disponibles

Vous pouvez consulter les versions disponibles (par exemple, pour vérifier quelle est la dernière version en date) dans les [Notes de version](../release-notes.md){.internal-link target=_blank}.

## À propos des versions

Suivant les conventions de versionnage sémantique, toute version inférieure à `1.0.0` peut potentiellement ajouter

# Paramètres de chemin et validations numériques

De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`.

## Importer Path

Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}

Par exemple, disons que vous voulez avoir un *chemin d'accès* qui permet de mettre à jour les éléments et renvoie les codes HTTP 200 "OK" en cas de succès.

Mais vous voulez aussi qu'il accepte de nouveaux éléments. Et lorsque les éléments n'existaient pas auparavant, il les crée et renvoie un code HTTP de 201 "Créé".

**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que tous les paramètres de type `BackgroundTasks` soient fusionnés et que les tâches soient exécutées en arrière-plan :

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *}

Dans cet exemple, les messages seront écrits dans le fichier `log.txt` après que la réponse soit envoyée.

Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON.

Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}

/// note | Détails techniques

# Test de performance

Les tests de performance de TechEmpower montrent que les applications **FastAPI** tournant sous Uvicorn comme <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">étant l'un des frameworks Python les plus rapides disponibles</a>, seulement inférieur à Starlette et Uvicorn (tous deux utilisés au cœur de FastAPI). (*)

Le [Tutoriel - Guide de l'utilisateur](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} devrait suffire à vous faire découvrir toutes les fonctionnalités principales de **FastAPI**.

Dans les sections suivantes, vous verrez des options, configurations et fonctionnalités supplémentaires.

/// note | Remarque

Les sections de ce chapitre ne sont **pas nécessairement "avancées"**.

///

**FastAPI** effectue la conversion de la requête de façon transparente, de sorte que les objets `item` et `user` se trouvent correctement définis.

Il effectue également la validation des données (même imbriquées les unes dans les autres), et permet de les documenter correctement (schéma OpenAPI et documentation auto-générée).

## Valeurs scalaires dans le body