# Background Tasks - `BackgroundTasks`

You can declare a parameter in a *path operation function* or dependency function with the type `BackgroundTasks`, and then you can use it to schedule the execution of background tasks after the response is sent.

You can import it directly from `fastapi`:

```python
from fastapi import BackgroundTasks
```

# Get Current User

In the previous chapter the security system (which is based on the dependency injection system) was giving the *path operation function* a `token` as a `str`:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="12"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="11"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001_an.py!}
    ```

=== "Python 3.8+ non-Annotated"

So, if you run this example and go to <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, you will see a response of:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Path parameters with types

You can declare the type of a path parameter in the function, using standard Python type annotations:

# `Request` class

You can declare a parameter in a *path operation function* or dependency to be of type `Request` and then you can access the raw request object directly, without any validation, etc.

You can import it directly from `fastapi`:

```python
from fastapi import Request
```

!!! tip

# Body - Fields

The same way you can declare additional validation and metadata in *path operation function* parameters with `Query`, `Path` and `Body`, you can declare validation and metadata inside of Pydantic models using Pydantic's `Field`.

## Import `Field`

First, you have to import it:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="4"
    {!> ../../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

import * as fs from 'fs'

async function modifyOpenAPIFile(filePath) {
  try {
    const data = await fs.promises.readFile(filePath)
    const openapiContent = JSON.parse(data)

    const paths = openapiContent.paths
    for (const pathKey of Object.keys(paths)) {
      const pathData = paths[pathKey]
      for (const method of Object.keys(pathData)) {
        const operation = pathData[method]
        if (operation.tags && operation.tags.length > 0) {

# Déployer avec Docker

Dans cette section, vous verrez des instructions et des liens vers des guides pour savoir comment :

* Faire de votre application **FastAPI** une image/conteneur Docker avec une performance maximale. En environ **5 min**.
* (Optionnellement) comprendre ce que vous, en tant que développeur, devez savoir sur HTTPS.
* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**.

```
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```

vous recevriez les valeurs des multiples paramètres de requête `q` (`foo` et `bar`) dans une `list` Python au sein de votre fonction de **path operation**, dans le paramètre de fonction `q`.

Donc la réponse de cette URL serait :

```JSON
{
  "q": [
    "foo",
    "bar"
  ]
}
```

!!! tip "Astuce"

et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._

## Stratégies de déploiement

Il existe plusieurs façons de procéder, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et des outils que vous
utilisez.

Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service

        run: pip install build
      - name: Build distribution
        env:
          TIANGOLO_BUILD_PACKAGE: ${{ matrix.package }}
        run: python -m build
      - name: Publish
        uses: pypa/gh-action-pypi-publish@v1.8.14
      - name: Dump GitHub context
        env:
          GITHUB_CONTEXT: ${{ toJson(github) }}