Mais quand même, FastAPI s'est inspiré de Requests.

**Requests** est une bibliothèque pour _interagir_ avec les API (en tant que client), tandis que **FastAPI** est une bibliothèque pour _créer_ des API (en tant que serveur).

Ils sont, plus ou moins, aux extrémités opposées, se complétant l'un l'autre.

* `limit` : avec une valeur de `10`

Comme ils font partie de l'URL, ce sont « naturellement » des chaînes de caractères.

Mais lorsque vous les déclarez avec des types Python (dans l'exemple ci-dessus, en tant que `int`), ils sont convertis vers ce type et validés par rapport à celui-ci.

Tous les mêmes processus qui s'appliquaient aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête :

///

## Ce que cela fait { #what-it-does }

Il va chercher dans la requête cet en-tête `Authorization`, vérifier si la valeur est `Bearer ` plus un token, et renverra le token en tant que `str`.

S'il ne voit pas d'en-tête `Authorization`, ou si la valeur n'a pas de token `Bearer `, il répondra directement avec une erreur de code d'état 401 (`UNAUTHORIZED`).

    * Utilisation de modèles Pydantic hiérarchiques, de `List` et `Dict` du `typing` Python, etc.
    * Et les validateurs permettent de définir, vérifier et documenter clairement et facilement des schémas de données complexes en tant que JSON Schema.
    * Vous pouvez avoir des objets **JSON fortement imbriqués** et les faire tous valider et annoter.
* **Extensible** :

/// note | Détails techniques

Vous pourriez aussi utiliser `from starlette.responses import HTMLResponse`.

**FastAPI** fournit les mêmes `starlette.responses` sous `fastapi.responses` simplement pour votre convenance en tant que développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette.

///

### Téléversements multiples avec métadonnées supplémentaires { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }

Un seul processus peut gérer l'adresse IP et le port spécifiques (le Proxy de terminaison TLS dans notre exemple), mais les autres applications/processus peuvent également s'exécuter sur le ou les serveurs, tant qu'ils n'essaient pas d'utiliser la même **combinaison d'adresse IP publique et de port**.

<img src="/img/deployment/https/https08.drawio.svg">

### Récupérer le Code Source

1. Clonez le dépôt Fess :
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```
    
2. Importez le dépôt cloné en tant que projet [Maven](https://maven.apache.org/) sur [Eclipse](https://www.eclipse.org/eclipseide/) ou un autre IDE.

### Configuration pour les Plugins OpenSearch

* Payloads de réponse.

Vous auriez également des **erreurs en ligne** pour tout.

Et chaque fois que vous mettez à jour le code du backend et **régénérez** le frontend, il inclura les nouveaux *chemins d'accès* disponibles en tant que méthodes, supprimera les anciens, et tout autre changement sera reflété dans le code généré. 🤓

C'est pourquoi il est logique d'utiliser du code asynchrone ⏸🔀⏯ pour des APIs web.

Ce type d'asynchronicité est ce qui a rendu NodeJS populaire (bien que NodeJS ne soit pas parallèle) et c'est la force de Go en tant que langage de programmation.

Et c'est le même niveau de performance que celui obtenu avec **FastAPI**.

```JSON
{"item_id":3}
```

/// check | Vérifications

Remarquez que la valeur reçue par votre fonction (et renvoyée) est `3`, en tant qu'entier (`int`) Python, pas la chaîne de caractères « 3 ».