# Histoire, conception et avenir { #history-design-and-future }

Il y a quelque temps, [un utilisateur de **FastAPI** a demandé](https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920) :

> Quelle est l'histoire de ce projet ? Il semble être sorti de nulle part et est devenu génial en quelques semaines [...].

Voici un petit bout de cette histoire.

## Alternatives { #alternatives }

    L'utilisation du cache à cette étape vous **fera gagner** beaucoup de **temps** lors de la reconstruction de l'image encore et encore pendant le développement, au lieu de **télécharger et installer** toutes les dépendances **à chaque fois**.

5. Copier le répertoire `./app` dans le répertoire `/code`.

labels.crawling_info_CrawlerEndTime=Heure de fin du robot d'exploration
labels.crawling_info_CrawlerExecTime=Temps d'exécution du robot d'exploration
labels.crawling_info_CrawlerStatus=Statut du robot d'exploration
labels.crawling_info_WebFsCrawlExecTime=Temps d'exécution de l'exploration (Web/Fichier)
labels.crawling_info_WebFsCrawlStartTime=Heure de début de l'exploration (Web/Fichier)

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.

Vous voudrez probablement tester le fournisseur externe une fois, mais pas nécessairement l’appeler pour chaque test exécuté.

FastAPI 0.126.0 a supprimé la prise en charge de Pydantic v1, tout en continuant à prendre en charge `pydantic.v1` pendant un certain temps.

/// warning | Alertes

L'équipe Pydantic a arrêté la prise en charge de Pydantic v1 pour les dernières versions de Python, à partir de **Python 3.14**.

- **Déployer sur FastAPI Cloud** — Déploiement en un clic de votre application sur [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com/).
- **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.

    * Un `datetime.timedelta` Python.
    * Dans les requêtes et les réponses, il sera représenté sous forme de `float` de secondes totales.
    * Pydantic permet aussi de le représenter sous la forme d'un « encodage de différence de temps ISO 8601 », [voir la documentation pour plus d'informations](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/#custom-serializers).
* `frozenset` :
    * Dans les requêtes et les réponses, traité de la même manière qu'un `set` :

    * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on obtient probablement les mêmes performances (voire de meilleures performances) que l'on aurait pu avoir sans ce framework (car il aurait fallu tout implémenter dans votre code).

Et aussi après que la `response` a été générée, avant de la renvoyer.

Par exemple, vous pourriez ajouter un en-tête personnalisé `X-Process-Time` contenant le temps en secondes nécessaire pour traiter la requête et générer une réponse :

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py310.py hl[10,12:13] *}

/// tip | Astuce

## Créer une seconde dépendance, « dependable » et « dependant » { #second-dependency-dependable-and-dependant }

Vous pouvez ensuite créer une autre fonction de dépendance (un « dependable ») qui, en même temps, déclare sa propre dépendance (elle est donc aussi un « dependant ») :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Concentrons-nous sur les paramètres déclarés :