Jusqu'à présent, avec tous les tutoriels dans les documents, vous avez probablement exécuté un programme serveur, par exemple avec la commande `fastapi`, qui lance Uvicorn en exécutant un seul processus.

Lors du déploiement d'applications, vous voudrez probablement avoir une réplication de processus pour tirer parti de plusieurs cœurs et pouvoir gérer davantage de requêtes.

Gardez à l'esprit que si vous renvoyez une réponse directement au lieu d'utiliser le paramètre `Response`, FastAPI la renverra telle quelle.

Vous devez donc vous assurer que vos données sont du type correct. Par exemple, qu'elles sont compatibles avec JSON si vous renvoyez une `JSONResponse`.

Et également que vous n'envoyez pas de données qui auraient dû être filtrées par un `response_model`.

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### En savoir plus { #more-info }

### Cas d’usage : service externe { #use-cases-external-service }

Par exemple, vous avez un fournisseur d’authentification externe à appeler.

Vous lui envoyez un token et il renvoie un utilisateur authentifié.

Ce fournisseur peut vous facturer à la requête, et l’appeler peut prendre plus de temps que si vous aviez un utilisateur factice fixe pour les tests.

Toute la logique de gestion des URL des webhooks et le code qui envoie effectivement ces requêtes vous incombent. Vous l'implémentez comme vous le souhaitez dans votre propre code.

## Documenter des webhooks avec FastAPI et OpenAPI { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }

Mais si, pour une raison quelconque, vos clients dépendent de l'ancien comportement, vous pouvez y revenir en surchargeant la méthode `make_not_authenticated_error` dans vos classes de sécurité.

Par exemple, vous pouvez créer une sous-classe de `HTTPBearer` qui renvoie une erreur `403 Forbidden` au lieu de l'erreur par défaut `401 Unauthorized` :

Voyons comment cela fonctionne et comment le modifier si vous devez le faire.

## Utiliser des modèles Pydantic pour l'entrée et la sortie { #pydantic-models-for-input-and-output }

Supposons que vous ayez un modèle Pydantic avec des valeurs par défaut, comme celui‑ci :

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### Modèle pour l'entrée { #model-for-input }

Si vous utilisez ce modèle en entrée comme ici :

- **Diffuser les journaux de l’application** — Diffusion en temps réel des journaux de votre application déployée sur FastAPI Cloud, avec filtrage par niveau et recherche textuelle.

Si vous avez un modèle Pydantic dans votre test et que vous souhaitez envoyer ses données à l’application pendant les tests, vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` décrit dans [Encodeur compatible JSON](encoder.md).

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## Exécuter { #run-it }

Après cela, vous avez simplement besoin d’installer `pytest`.

Mais en prêtant attention aux tests de performance et aux comparaisons, vous devez tenir compte de ce qui suit.

## Tests de performance et rapidité { #benchmarks-and-speed }

Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.

Si vous ne souhaitez pas avoir ces dépendances optionnelles, vous pouvez à la place installer `pip install fastapi`.

Si vous souhaitez installer les dépendances standard mais sans `fastapi-cloud-cli`, vous pouvez installer avec `pip install "fastapi[standard-no-fastapi-cloud-cli]"`.

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