Cette syntaxe `@something` en Python est appelée un "décorateur".

Vous la mettez au dessus d'une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j'imagine que ce terme vient de là 🤷🏻‍♂).

Un "décorateur" prend la fonction en dessous et en fait quelque chose.

Dans notre cas, ce décorateur dit à **FastAPI** que la fonction en dessous correspond au **chemin** `/` avec l'**opération** `get`.

C'est le "**décorateur d'opération de chemin**".

///

## Concepts de déploiement

Ces exemples lancent le programme serveur (e.g. Uvicorn), démarrant **un seul processus**, sur toutes les IPs (`0.0.
0.0`) sur un port prédéfini (par example, `80`).

C'est l'idée de base. Mais vous vous préoccuperez probablement de certains concepts supplémentaires, tels que ... :

* la sécurité - HTTPS

Por ejemplo, puedes crear una subclase de `HTTPBearer` que devuelva un error `403 Forbidden` en lugar del `401 Unauthorized` por defecto:

{* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py39.py hl[9:13] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que la función devuelve la instance de la excepción, no la lanza. El lanzamiento se hace en el resto del código interno.

Por exemplo, você pode criar uma subclasse de `HTTPBearer` que retorne um erro `403 Forbidden` em vez do erro padrão `401 Unauthorized`:

{* ../../docs_src/authentication_error_status_code/tutorial001_an_py39.py hl[9:13] *}

/// tip | Dica

Perceba que a função retorna a instância da exceção, ela não a lança. O lançamento é feito no restante do código interno.

def test_route_converters_query():
    # Test query conversion
    response = client.get("/query", params={"param": "Qué tal!"})
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {"query": "Qué tal!"}


def test_url_path_for_path_convertor():
    assert (
        app.url_path_for("path_convertor", param="some/example") == "/path/some/example"

Solo necesitas declarar un **modelo de Pydantic** con los campos que quieres recibir como **campos de formulario**, y luego declarar el parámetro como `Form`:

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py39.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** **extraerá** los datos de **cada campo** de los **form data** en el request y te dará el modelo de Pydantic que definiste.

## Revisa la Documentación { #check-the-docs }

* Tests du backend REST basés sur **Pytest**, intégrés dans Docker, pour que vous puissiez tester toutes les interactions de l'API indépendamment de la base de données. Étant exécutés dans Docker, les tests peuvent utiliser un nouvel entrepôt de données créé de zéro à chaque fois (vous pouvez donc utiliser ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, etc. et juste tester que l'API fonctionne).

* Faire de votre application **FastAPI** une image/conteneur Docker avec une performance maximale. En environ **5 min**.
* (Optionnellement) comprendre ce que vous, en tant que développeur, devez savoir sur HTTPS.
* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**.

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"_Honnêtement, ce que vous avez construit a l'air super solide et élégant. A bien des égards, c'est comme ça que je voulais que **Hug** soit - c'est vraiment inspirant de voir quelqu'un construire ça._"

_Templates_, embora tipicamente venham com alguma configuração específica, são desenhados para serem flexíveis e customizáveis. Isso permite que você os modifique e adapte para as especificações do seu projeto, fazendo-os um excelente ponto de partida. 🏁

Você pode usar esse _template_ para começar, já que ele inclui várias configurações iniciais, segurança, banco de dados, e alguns _endpoints_ de API já feitos para você.