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"aquestes", "aquests", "aquí", "baix", "cada", "cadascú", "cadascuna", "cadascunes", "cadascuns", "com", "contra", "d'un", "d'una", "d'unes", "d'uns", "dalt", "de", "del", "dels", "des", "després", "dins", "dintre", "donat", "doncs", "durant", "e", "eh", "el", "els", "em", "en", "encara", "ens", "entre", "érem", "eren", "éreu", "es", "és", "esta", "està", "estàvem", "estaven", "estàveu", "esteu", "et", "etc", "ets", "fins", "fora", "gairebé", "ha", "han", "has", "havia", "he", "hem", "heu", "hi ", "ho",...

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    * Também é possivel revisar as traduções já existentes.
* Para propor novas seções na documentação.
* Para corrigir um bug/questão.
* Para adicionar um novo recurso.

## Entre no chat

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do FastAPI.

/// tip | Dica

## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response`

Parce que **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous retournez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt à être utilisé (sérialisable).

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.

Mas quando se checa _benchmarks_ e comparações você deveria ter o seguinte em mente.

## Comparações e velocidade

Ao verificar os _benchmarks_, é comum observar algumas ferramentas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Especificamente, observa-se Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados juntos (entre muitas outras ferramentas).

Pode ser muito útil para configurar **recursos** que você precisa usar por toda aplicação, e que são **compartilhados** entre as requisições, e/ou que você precisa **limpar** depois. Por exemplo, o pool de uma conexão com o banco de dados ou carregamento de um modelo compartilhado de aprendizado de máquina (_machine learning_).

## Caso de uso

La façon la plus simple de tout mettre en place, serait d'utiliser les [**Générateurs de projet FastAPI**](../project-generation.md){.internal-link target=_blank}.

Le génerateur de projet adéquat est conçu pour être intégré à ce cluster Docker Swarm avec Traefik et HTTPS décrit ci-dessus.

Vous pouvez générer un projet en 2 min environ.

# Tutoriel - Guide utilisateur - Introduction

Ce tutoriel vous montre comment utiliser **FastAPI** avec la plupart de ses fonctionnalités, étape par étape.

Chaque section s'appuie progressivement sur les précédentes, mais elle est structurée de manière à séparer les sujets, afin que vous puissiez aller directement à l'un d'entre eux pour résoudre vos besoins spécifiques en matière d'API.

Il est également conçu pour fonctionner comme une référence future.

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise un processeur spécial pour construire et / ou utiliser ces modèles....