Dans ce cadre, j'ai dû étudier, tester et utiliser de nombreuses alternatives.

L'histoire de **FastAPI** est en grande partie l'histoire de ses prédécesseurs.

Comme dit dans la section [Alternatives](alternatives.md){.internal-link target=\_blank} :

<blockquote markdown="1">

### <a href="https://www.django-rest-framework.org/" class="external-link" target="_blank">Django REST Framework</a>

Django REST framework a été conçu comme une boîte à outils flexible permettant de construire des API Web à partir de Django, afin d'améliorer ses capacités en matière d'API.

Il est utilisé par de nombreuses entreprises, dont Mozilla, Red Hat et Eventbrite.

Dans ce scénario, chacun des nettoyeurs (vous y compris) serait un processeur, faisant sa partie du travail.

    * Tests frontend exécutés à la compilation (pouvant être désactivés).
    * Fait aussi modulable que possible, pour pouvoir fonctionner comme tel, tout en pouvant être utilisé qu'en partie grâce à Vue CLI.
* **PGAdmin** pour les bases de données PostgreSQL, facilement modifiable pour utiliser PHPMYAdmin ou MySQL.
* **Flower** pour la surveillance de tâches Celery.

COPY ./app /app/app
```

### Raspberry Pi et autres architectures

Si vous utilisez Docker sur un Raspberry Pi (qui a un processeur ARM) ou toute autre architecture, vous pouvez créer un `Dockerfile` à partir de zéro, basé sur une image de base Python (qui est multi-architecture) et utiliser Uvicorn seul.

Dans ce cas, votre `Dockerfile` pourrait ressembler à ceci :

```Dockerfile
FROM python:3.7

```
/files/{file_path:path}
```

Dans ce cas, le nom du paramètre est `file_path`, et la dernière partie, `:path`, indique à Starlette que le paramètre devrait correspondre à un *chemin*.

Vous pouvez donc l'utilisez comme tel :

```Python hl_lines="6"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial004.py!}
```

Python 3.6+

FastAPI è basata su importanti librerie:

* <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> per le parti web.
* <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> per le parti dei dati.

## Installazione

<div class="termy">

```console
$ pip install fastapi

---> 100%
```

</div>

É possível [contribuir](contributing.md){.internal-link target=_blank} no código fonte fazendo Pull Requests, por exemplo:

* Para corrigir um erro de digitação que você encontrou na documentação.
* Para compartilhar um artigo, video, ou podcast criados por você sobre o FastAPI <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/edit/master/docs/en/data/external_links.yml" class="external-link" target="_blank">editando este arquivo</a>.

Ce qu'il faut retenir c'est qu'en utilisant les types standard de Python, à un seul endroit (plutôt que d'ajouter plus de classes, de décorateurs, etc.), **FastAPI** fera une grande partie du travail pour vous.

!!! info

!!! check "**FastAPI**'a nasıl ilham oldu?"
    Uçuk performans sağlayacak bir yol bulmalı.

    Tam da bu yüzden **FastAPI** Starlette'e dayanıyor, çünkü Starlette şu anda kullanılabilir en hızlı framework. (üçüncü parti karşılaştırmalı testlerine göre)

### <a href="https://falconframework.org/" class="external-link" target="_blank">Falcon</a>