**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que toutes les tâches d'arrière-plan soient fusionnées et que les tâches soient ensuite exécutées en arrière-plan :

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

	var mtime time.Time
	if mtimeStr != "" {
		mtime, err = time.Parse(time.RFC3339Nano, mtimeStr)
		if err != nil {
			return opts, fmt.Errorf("Unable to parse %s, failed with %w", xhttp.MinIOSourceMTime, err)
		}
	}
	retaintimeStr := strings.TrimSpace(hdr.Get(xhttp.MinIOSourceObjectRetentionTimestamp))
	var retaintimestmp time.Time
	if retaintimeStr != "" {

## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** est créée par le même auteur et l'équipe à l'origine de **FastAPI**.

Elle simplifie le processus de **création**, de **déploiement** et **d'accès** à une API avec un effort minimal.

Elle apporte la même **expérience développeur** que celle de la création d'applications avec FastAPI au **déploiement** de celles-ci dans le cloud. 🎉

Si vous avez une grande application, vous pourriez finir par accumuler **plusieurs tags**, et vous voudrez vous assurer d'utiliser toujours le **même tag** pour les *chemins d'accès* associés.

Dans ces cas, il peut être judicieux de stocker les tags dans un `Enum`.

**FastAPI** le prend en charge de la même manière qu'avec des chaînes simples :

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

Linux) sont un moyen très **léger** d'empaqueter des applications, y compris toutes leurs dépendances et les fichiers nécessaires, tout en les isolant des autres conteneurs (autres applications ou composants) dans le même système.

Les conteneurs Linux s'exécutent en utilisant le même noyau Linux que l'hôte (machine, machine virtuelle, serveur cloud, etc.). Cela signifie simplement qu'ils sont très légers (comparés à des machines virtuelles complètes émulant un système d'exploitation entier)....

# Configurer OpenAPI de manière conditionnelle { #conditional-openapi }

Si nécessaire, vous pouvez utiliser des paramètres et des variables d'environnement pour configurer OpenAPI de manière conditionnelle selon l'environnement, et même le désactiver complètement.

## À propos de la sécurité, des API et des documents { #about-security-apis-and-docs }

Masquer vos interfaces utilisateur des documents en production ne devrait pas être la manière de protéger votre API.

Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.

Les captures d'écran précédentes ont été prises sur [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com).

Mais vous auriez le même support de l'éditeur avec [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) et la majorité des autres éditeurs de code Python :

Vous pouvez définir `"json_schema_extra"` avec un `dict` contenant toutes les données supplémentaires que vous souhaitez voir apparaître dans le JSON Schema généré, y compris `examples`.

/// tip | Astuce

Vous pouvez utiliser la même technique pour étendre le JSON Schema et ajouter vos propres informations supplémentaires personnalisées.

Par exemple, vous pourriez l'utiliser pour ajouter des métadonnées pour une interface utilisateur frontend, etc.

///

///

Si vous comptiez sur ce comportement, vous devez désormais créer les ressources pour les tâches d’arrière‑plan à l’intérieur de la tâche elle‑même, et n’utiliser en interne que des données qui ne dépendent pas des ressources des dépendances avec `yield`.

Mais dans notre code nous utilisons justement `secrets.compare_digest()`.

En bref, il faudra le même temps pour comparer `stanleyjobsox` à `stanleyjobson` que pour comparer `johndoe` à `stanleyjobson`. Il en va de même pour le mot de passe.