Et seront aussi utilisés dans chaque *opération de chemin* de la documentation utilisant ces modèles :

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">

## Support de l'éditeur

Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de types et de l'auto-complétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez utilisé un classique `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) :

<img src="/img/tutorial/body/image03.png">

qui offre de bonnes performances, une bonne stabilité, _etc._, afin que vos **utilisateurs** puissent **accéder** à
l'application efficacement et sans interruption ni problème.

Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser
et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._

Ce sont ces personnes qui :

* [Aident les autres à résoudre des problèmes (questions) dans GitHub](help-fastapi.md#aider-les-autres-a-resoudre-les-problemes-dans-github){.internal-link target=_blank}.
* [Créent des Pull Requests](help-fastapi.md#creer-une-pull-request){.internal-link target=_blank}.

Ensuite, nous pouvons passer d'autres paramètres à `Query`. Dans cet exemple, le paramètre `max_length` qui s'applique aux chaînes de caractères :

```Python
q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50)
```

Cela va valider les données, montrer une erreur claire si ces dernières ne sont pas valides, et documenter le paramètre dans le schéma `OpenAPI` de cette *path operation*.

## Rajouter plus de validation

    * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on...

L'utilisation d'`async` et `await` est relativement nouvelle dans ce langage.

Mais cela rend la programmation asynchrone bien plus simple.

Cette même syntaxe (ou presque) était aussi incluse dans les versions modernes de Javascript (dans les versions navigateur et NodeJS).

Mais avant ça, gérer du code asynchrone était bien plus complexe et difficile.

La sécurité et l'authentification sont intégrées. Sans aucun compromis avec les bases de données ou les modèles de données.

Tous les protocoles de sécurités sont définis dans OpenAPI, incluant:

* HTTP Basic.
* **OAuth2** (aussi avec **JWT tokens**). Jetez un oeil au tutoriel [OAuth2 avec JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
* Clés d'API dans:
    * Le header.
    * Les paramètres de requêtes.

Et il y a des outils/scripts supplémentaires en place pour gérer les traductions dans `./scripts/docs.py`.

!!! tip
    Vous n'avez pas besoin de voir le code dans `./scripts/docs.py`, vous l'utilisez simplement dans la ligne de commande.

Toute la documentation est au format Markdown dans le répertoire `./docs/fr/`.

De nombreux tutoriels comportent des blocs de code.

Le principe est le suivant : vous écrivez la définition du schéma au format YAML dans la docstring de chaque fonction gérant une route.

Et il génère des schémas OpenAPI.

C'est ainsi que cela fonctionne dans Flask, Starlette, Responder, etc.

Mais alors, nous avons à nouveau le problème d'avoir une micro-syntaxe, dans une docstring Python (un gros morceau de YAML).

Fangjun Kuang, Fei Hu, Frank Laub, Frederic Bastien, Fredrik Knutsson, frreiss,
Frédéric Rechtenstein, fsx950223, Gaurav Singh, gbaned, George Grzegorz
Pawelczak, George Sterpu, Gian Marco Iodice, Giorgio Arena, Hans Gaiser, Hans
Pabst, Haoyu Wu, Harry Slatyer, hsahovic, Hugo, Hugo Sjöberg, IrinaM21, jacco,
Jake Tae, Jean-Denis Lesage, Jean-Michel Gorius, Jeff Daily, Jens Elofsson,