### Mettre en cache le schéma OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

Vous pouvez utiliser la propriété `.openapi_schema` comme « cache » pour stocker votre schéma généré.

Ainsi, votre application n’aura pas à générer le schéma à chaque fois qu’un utilisateur ouvre les documents de votre API.

Il ne sera généré qu’une seule fois, puis le même schéma en cache sera utilisé pour les requêtes suivantes.

Définissez un paramètre de fichier de type `UploadFile` :

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

Utiliser `UploadFile` présente plusieurs avantages par rapport à `bytes` :

- Vous n'avez pas besoin d'utiliser `File()` comme valeur par défaut du paramètre.
- Il utilise un fichier « spooled » :
    - Un fichier stocké en mémoire jusqu'à une taille maximale, puis, au-delà de cette limite, stocké sur le disque.

## Données brutes { #raw-data }

Si vous devez envoyer des données **sans** encodage JSON, utilisez `raw_data` au lieu de `data`.

C’est utile pour envoyer du texte préformaté, des lignes de log, ou des valeurs <dfn title="Une valeur utilisée pour indiquer une condition ou un état particulier">« sentinelle »</dfn> spéciales comme `[DONE]`.

///

Comme SQLModel est basé sur SQLAlchemy, vous pouvez facilement utiliser **toute base prise en charge** par SQLAlchemy (ce qui les rend également prises en charge par SQLModel), comme :

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Dans cet exemple, nous utiliserons **SQLite**, car il utilise un seul fichier et Python a un support intégré. Ainsi, vous pouvez copier cet exemple et l'exécuter tel quel.

  - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) pour les interactions avec la base de données SQL en Python (ORM).
  - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), utilisé par FastAPI, pour la validation des données et la gestion des paramètres.
  - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) comme base de données SQL.
- 🚀 [React](https://react.dev) pour le frontend.

    Il est donc important de placer cela **vers la fin** du `Dockerfile`, pour optimiser les temps de construction de l'image de conteneur.

6. Définir la **commande** pour utiliser `fastapi run`, qui utilise Uvicorn sous le capot.

De cette façon, l'application sera en mesure de savoir quelle est sa propre URL publique, si elle utilise HTTPS, le domaine, etc.

Cela serait utile, par exemple, pour gérer correctement les redirections.

/// tip | Astuce

Vous avez déjà vu comment tester vos applications **FastAPI** en utilisant le `TestClient` fourni. Jusqu'à présent, vous n'avez vu que comment écrire des tests synchrones, sans utiliser de fonctions `async`.

Par exemple, vous pouvez déclarer une réponse avec un code HTTP `404` qui utilise un modèle Pydantic et a une `description` personnalisée.

Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé :

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003_py310.py hl[20:31] *}

```

</div>

/// tip | Astuce

Pour la production, utilisez `fastapi run` plutôt que `fastapi dev`. 🚀

///

En interne, **FastAPI CLI** utilise [Uvicorn](https://www.uvicorn.dev), un serveur ASGI haute performance, prêt pour la production. 😎