Mais toutes ces fonctionnalités d'utilisation de code asynchrone avec `async` et `await` sont souvent résumées comme l'utilisation des *coroutines*. On peut comparer cela à la principale fonctionnalité clé de Go, les "Goroutines".

## Conclusion

Reprenons la phrase du début de la page :

  // +optional
  optional ExternalMetricStatus external = 5;
}

// MetricTarget defines the target value, average value, or average utilization of a specific metric
message MetricTarget {
  // type represents whether the metric type is Utilization, Value, or AverageValue
  optional string type = 1;

  // value is the target value of the metric (as a quantity).
  // +optional

Tout est basé sur la déclaration de type standard de **Python 3.8** (grâce à Pydantic). Pas de nouvelles syntaxes à apprendre. Juste du Python standard et moderne.

Si vous souhaitez un rappel de 2 minutes sur l'utilisation des types en Python (même si vous ne comptez pas utiliser FastAPI), jetez un oeil au tutoriel suivant: [Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Vous écrivez du python standard avec des annotations de types:

    * **Vue-router**.
    * **Vuetify** pour de magnifiques composants *material design*.
    * **TypeScript**.
    * Serveur Docker basé sur **Nginx** (configuré pour être facilement manipulé avec Vue-router).
    * Utilisation de *Docker multi-stage building*, pour ne pas avoir besoin de sauvegarder ou *commit* du code compilé.
    * Tests frontend exécutés à la compilation (pouvant être désactivés).

## Storage usage

The selection of varying data and parity drives has a direct impact on the drive space usage. With storage class, you can optimize for high
redundancy or better drive space utilization.

To get an idea of how various combinations of data and parity drives affect the storage usage, let’s take an example of a 100 MiB file stored

**FastAPI** est basé entièrement sur **Pydantic**.

Vous verrez bien plus d'exemples de son utilisation dans [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

## Les annotations de type dans **FastAPI**

**FastAPI** utilise ces annotations pour faire différentes choses.

If you have an API that does a comparable amount of computations every time and you have a lot of clients, then the **CPU utilization** will probably *also be stable* (instead of constantly going up and down quickly).

### Examples of Replication Tools and Strategies

  // +optional
  optional ExternalMetricStatus external = 5;
}

// MetricTarget defines the target value, average value, or average utilization of a specific metric
message MetricTarget {
  // type represents whether the metric type is Utilization, Value, or AverageValue
  optional string type = 1;

  // value is the target value of the metric (as a quantity).
  // +optional

J'aime entendre parler de l'utilisation du **FastAPI**, de ce que vous avez aimé dedans, dans quel projet/entreprise l'utilisez-vous, etc.

## Voter pour FastAPI

"content": "The charts on this dashboard are intended to show Istio main components cost in terms of resources utilization under steady load.\n\n- **vCPU / 1k rps:** shows vCPU utilization by the main Istio components normalized by 1000 requests/second. When idle or low traffic, this chart will be blank. The curve for istio-proxy refers to the services sidecars only.\n- **vCPU:** vCPU utilization by Istio components, not normalized.\n- **Memory:** memory footprint for the components. Telemetry and policy...