"dispoem", "diversa", "diversas", "diversos", "do", "dos", "durante", "e", "ela", "elas", "ele", "eles", "em", "entao", "entre", "essa", "essas", "esse", "esses", "esta", "estas", "este", "estes", "ha", "isso", "isto", "logo", "mais", "mas", "mediante", "menos", "mesma", "mesmas", "mesmo", "mesmos", "na", "nas", "nao", "nas", "nem", "nesse", "neste", "nos", "o", "os", "ou", "outra", "outras", "outro", "outros", "pelas", "pelas", "pelo", "pelos", "perante", "pois", "por", "porque", "portanto", "proprio", "propios",...

	ExchangeType      string   `json:"exchangeType"`
	DeliveryMode      uint8    `json:"deliveryMode"`
	Mandatory         bool     `json:"mandatory"`
	Immediate         bool     `json:"immediate"`
	Durable           bool     `json:"durable"`
	Internal          bool     `json:"internal"`
	NoWait            bool     `json:"noWait"`
	AutoDeleted       bool     `json:"autoDeleted"`
	PublisherConfirms bool     `json:"publisherConfirms"`

aquests
aquí
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cada
cadascú
cadascuna
cadascunes
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estàvem
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esteu
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ha
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## Provedores de Nuvem - Patrocinadores

Alguns provedores de nuvem ✨ [**patrocinam o FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨, o que garante o **desenvolvimento** contínuo e saudável do FastAPI e seu **ecossistema**.

vi
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ma
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se
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come
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ho
hai
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hanno
abbia

* Serveur Python web **prêt à utiliser en production** utilisant Uvicorn et Gunicorn.
* Déploiement CI/CD Kubernetes pour **Azure DevOps** (AKS).
* **Multilangues**. Choisissez facilement l'une des langues intégrées à spaCy durant la mise en place du projet.

Vous prenez vos burgers 🍔 et allez à une table avec votre crush 😍

Vous les mangez, et vous avez terminé 🍔 ⏹.

<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-06.png" class="illustration">

Durant tout ce processus, il n'y a presque pas eu de discussions ou de flirts car la plupart de votre temps à été passé à attendre 🕙 devant le comptoir 😞.

/// info

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.

Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.

Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.

* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
    * Isso é comparável ao uso do método `.model_dump()`, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.
* Salvar os dados no seu banco de dados.
* Retornar o modelo atualizado.

//// tab | Python 3.10+

Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.

Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :

<img src="/img/python-types/image02.png">

Vous pouvez donc dérouler les options jusqu'à trouver la méthode à laquelle vous pensiez.