`await` が機能するためには、非同期処理をサポートする関数内にある必要があります。これは、`async def` で関数を宣言するだけでよいです:

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するために非同期処理を実行
    return burgers
```

...`def` のかわりに:

```Python hl_lines="2"
# 非同期ではない
def get_sequential_burgers(number: int):
    # ハンバーガーを作成するためにシーケンシャルな処理を実行
    return burgers
```

La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
string.
Ceci est particulièrement utile pour les données entrantes.

Sans un système de validation des données, vous devriez effectuer toutes les vérifications à la main, dans le code.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Erstellen Sie nun im selben Projektverzeichnis eine Datei `Dockerfile` mit:

	case *types.Basic:
		s := typ.Name()
		switch typ.Kind() {
		case types.UnsafePointer:
			s = "unsafe.Pointer"
		case types.UntypedBool:
			s = "ideal-bool"
		case types.UntypedInt:
			s = "ideal-int"
		case types.UntypedRune:
			// "ideal-char" for compatibility with old tool
			// TODO(gri) change to "ideal-rune"
			s = "ideal-char"
		case types.UntypedFloat:
			s = "ideal-float"

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Теперь в той же директории проекта создайте файл `Dockerfile`:

```{ .dockerfile .annotate }

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

### Dockerfile { #dockerfile }

Ahora, en el mismo directorio del proyecto, crea un archivo `Dockerfile` con:

Otra gran funcionalidad necesaria por las APIs es la validación de datos, asegurarse de que los datos sean válidos, dados ciertos parámetros. Por ejemplo, que algún campo sea un `int`, y no algún string aleatorio. Esto es especialmente útil para los datos entrantes.

Sin un sistema de validación de datos, tendrías que hacer todas las comprobaciones a mano, en código.

Outra grande funcionalidade necessária pelas APIs é a validação de dados, garantindo que os dados são válidos, dados certos parâmetros. Por exemplo, que algum campo seja `int`, e não alguma string aleatória. Isso é especialmente útil para dados de entrada.

Sem um sistema de validação de dados, você teria que realizar todas as verificações manualmente, no código.

    tester.test();
  }

  private enum Color {
    BLUE,
    RED,
    YELLOW,
    GREEN
  }

  private abstract static class CountingSupplier<E> implements Supplier<E>, Serializable {
    int count;

    abstract E getImpl();

    @Override
    public E get() {
      count++;
      return getImpl();
    }
  }

		}
	}

	// Initialize a zip writer which will provide a zipped content
	// of bucket metadata
	zipWriter := zip.NewWriter(w)
	defer zipWriter.Close()

	rawDataFn := func(r io.Reader, filename string, sz int) {
		header, zerr := zip.FileInfoHeader(dummyFileInfo{
			name:    filename,
			size:    int64(sz),
			mode:    0o600,
			modTime: time.Now(),
			isDir:   false,
			sys:     nil,
		})
		if zerr == nil {