Vous avez donc compris que `await` peut seulement être utilisé dans des fonctions définies avec `async def`.

Mais en même temps, les fonctions définies avec `async def` doivent être appelées avec `await` et donc dans des fonctions définies elles aussi avec `async def`.

Vous avez donc remarqué ce paradoxe d'oeuf et de la poule, comment appelle-t-on la première fonction `async` ?

J'aime entendre parler de l'utilisation du **FastAPI**, de ce que vous avez aimé dedans, dans quel projet/entreprise l'utilisez-vous, etc.

## Voter pour FastAPI

* <a href="https://www.slant.co/options/34241/~fastapi-review" class="external-link" target="_blank">Votez pour **FastAPI** sur Slant</a>.

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 :

**FastAPI** conservera les informations supplémentaires des `responses` et les combinera avec le schéma JSON de votre modèle.

## Faites appel à `uvicorn`

Dans votre application FastAPI, importez et exécutez directement `uvicorn` :

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}

### À propos de `__name__ == "__main__"`

Le but principal de `__name__ == "__main__"` est d'avoir du code qui est exécuté lorsque votre fichier est appelé avec :

<div class="termy">

```console

* <a href="https://pythonhosted.org/itsdangerous/" target="_blank"><code>itsdangerous</code></a> - Obligatoire pour la prise en charge de `SessionMiddleware`.
* <a href="https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation" target="_blank"><code>pyyaml</code></a> - Obligatoire pour le support `SchemaGenerator` de Starlette (vous n'en avez probablement pas besoin avec FastAPI).

///

## Créer un `Dockerfile`

* Allez dans le répertoire de votre projet.
* Créez un `Dockerfile` avec :

```Dockerfile
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7

COPY ./app /app
```

### Applications plus larges

### 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.
* **OAuth2** (aussi avec **JWT tokens**). Jetez un oeil au tutoriel [OAuth2 avec JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
* Clés d'API dans:
    * Le header.

### Installer Hypercorn avec Trio

Vous devez d'abord installer Hypercorn avec le support Trio :

<div class="termy">

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Exécuter avec Trio

Ensuite, vous pouvez passer l'option de ligne de commande `--worker-class` avec la valeur `trio` :

<div class="termy">

```console

* Intégration Python facile avec **Jupyter Kernels** pour le développement à distance ou intra-Docker avec des extensions comme Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter.
* Frontend **Vue** :
    * Généré avec Vue CLI.
    * Gestion de l'**Authentification JWT**.
    * Page de connexion.
    * Après la connexion, page de tableau de bord principal.
    * Tableau de bord principal avec création et modification d'utilisateurs.