**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.

   * safe range. If {@code safeMax < safeMin} then no code points are considered safe.
   *
   * <p>If a code point has no mapped replacement then it is checked against the safe range. If it
   * lies outside that, then {@link #escapeUnsafe} is called, otherwise no escaping is performed.
   *
   * @param replacementMap a map of characters to their escaped representations

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

    String lhs = testString;
    String rhs = testString.toUpperCase();

    boolean dummy = false;
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
      dummy ^= Ascii.equalsIgnoreCase(lhs, rhs);
    }
    return dummy;
  }

  @Benchmark
  boolean equalsIgnoreCaseJDK(int reps) {
    // This benchmark has no concept of "noWorkToDo".
    String lhs = testString;

Hug a contribué à inspirer **FastAPI** pour utiliser les type hints Python
pour déclarer les paramètres, et pour générer automatiquement un schéma définissant l'API.

Hug a inspiré **FastAPI** pour déclarer un paramètre `response` dans les fonctions pour définir les en-têtes et les cookies.

///

* **Convertir des données** : depuis la requête vers les types requis.
* **Valider des données** : venant de chaque requête :
    * Générant automatiquement des **erreurs** renvoyées au client quand la donnée est invalide.
* **Documenter** l'API avec OpenAPI :
    * ce qui ensuite utilisé par les interfaces utilisateur automatiques de documentation interactive.

</blockquote>

## Recherche

En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.

Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard.

///

**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

* Après avoir obtenu une connexion sécurisée, le protocole de communication est toujours HTTP.
    * Le contenu est crypté, même s'il est envoyé avec le protocole HTTP.

Il est courant d'avoir un seul programme/serveur HTTP fonctionnant sur le serveur (la machine, l'hôte, etc.) et

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"**.