* **Starlette** :
    * A les secondes meilleures performances après Uvicorn. En réalité, Starlette utilise Uvicorn. De ce fait, il ne peut qu’être plus « lent » qu'Uvicorn car il requiert l'exécution de plus de code.
    * Cependant, il apporte les outils pour construire une application web simple, avec un routage basé sur des chemins, etc.
    * Si on compare Starlette, il faut le comparer à d'autres frameworks web (ou microframeworks) comme Sanic, Flask, Django, etc.

Um arquivo começando com um ponto (`.`) é um arquivo oculto em sistemas tipo Unix, como Linux e macOS.

Mas um arquivo dotenv não precisa ter exatamente esse nome de arquivo.

///

O Pydantic tem suporte para leitura desses tipos de arquivos usando uma biblioteca externa. Você pode ler mais em [Pydantic Settings: Dotenv (.env) support](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/#dotenv-env-support).

/// tip | Dica

# Parâmetros de Cabeçalho { #header-parameters }

Você pode definir parâmetros de Cabeçalho da mesma maneira que define paramêtros com `Query`, `Path` e `Cookie`.

## Importe `Header` { #import-header }

Primeiro importe `Header`:

{* ../../docs_src/header_params/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

## Declare parâmetros de `Header` { #declare-header-parameters }

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

Ici, `item_id` est déclaré comme `int`.

/// check | Vérifications

Cela vous apporte la prise en charge par l'éditeur dans votre fonction, avec vérifications d'erreurs, autocomplétion, etc.

///

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
* **Intuitivo**: Grande suporte a editores. <dfn title="também conhecido como: autocompletar, preenchimento automático, IntelliSense">Completação</dfn> em todos os lugares. Menos tempo debugando.

///

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Si vous utilisez une bibliothèque externe qui communique avec quelque chose (une base de données, une API, le système de fichiers, etc.) et qui ne supporte pas l'utilisation d'`await` (ce qui est actuellement le cas pour la majorité des bibliothèques de base de données), alors déclarez vos *fonctions de chemin d'accès* normalement, avec le classique `def`, comme ceci :

Seit FastAPI 0.119.0 gibt es außerdem eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2, um die Migration auf v2 zu erleichtern.

Sie könnten also Pydantic auf die neueste Version 2 aktualisieren und die Importe so ändern, dass das Untermodul `pydantic.v1` verwendet wird, und in vielen Fällen würde es einfach funktionieren.

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial002_an_py310.py hl[2,5,15] *}

/// warning | Achtung

Por exemplo, o login do Google usa OpenID Connect (que por baixo dos panos usa OAuth2).

Mas o login do Facebook não tem suporte para OpenID Connect. Ele tem a própria implementação do OAuth2.

### OpenID (não "OpenID Connect") { #openid-not-openid-connect }

    release: {{ .Release.Name }}
    heritage: {{ .Release.Service }}
spec:
  endpointSelector:
    matchLabels:
      app: {{ template "minio.name" . }}
      release: {{ .Release.Name }}
  ingress:
  - toPorts:
    - ports:
      - port: "{{ .Values.minioAPIPort }}"
        protocol: TCP
      - port: "{{ .Values.minioConsolePort }}"
        protocol: TCP
    {{- if not .Values.networkPolicy.allowExternal }}

**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** est créée par le même auteur et l'équipe à l'origine de **FastAPI**.

Elle simplifie le processus de **création**, de **déploiement** et **d'accès** à une API avec un effort minimal.

Elle apporte la même **expérience développeur** que celle de la création d'applications avec FastAPI au **déploiement** de celles-ci dans le cloud. 🎉