`TestClient`는 [HTTPX](https://www.python-httpx.org)를 기반으로 하며, 다행히 HTTPX를 직접 사용해 API를 테스트할 수 있습니다.

## 예시 { #example }

간단한 예시로, [더 큰 애플리케이션](../tutorial/bigger-applications.md)과 [테스트](../tutorial/testing.md)에서 설명한 것과 비슷한 파일 구조를 살펴보겠습니다:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

`main.py` 파일은 다음과 같습니다:

                                "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                            },
                            "422": {
                                "description": "Validation Error",
                                "content": {
                                    "application/json": {
                                        "schema": {

Dans ce scénario des « burgers du fast-food avec votre crush », comme il y a beaucoup d'attente 🕙, il est très logique d'avoir un système concurrent ⏸🔀⏯.

Et c'est le cas pour la plupart des applications web.

Vous aurez de nombreux, nombreux utilisateurs, mais votre serveur attendra 🕙 que leur connexion peu performante envoie des requêtes.

Puis vous attendrez 🕙 de nouveau que leurs réponses reviennent.

Und Ihre **FastAPI**-Anwendung könnte auch aus mehreren Dateien/Modulen, usw. bestehen.

### **FastAPI** Anwendungsdatei { #fastapi-app-file }

Nehmen wir an, Sie haben eine Dateistruktur wie in [Größere Anwendungen](bigger-applications.md) beschrieben:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
```

In der Datei `main.py` haben Sie Ihre **FastAPI**-Anwendung:


{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/main.py *}

コードの他の領域で使える lifespan の状態をどのように扱うかも含まれています。

///

## サブアプリケーション { #sub-applications }

* 100 % de base de code <dfn title="Annotations de type Python ; avec cela votre éditeur et les outils externes peuvent vous offrir un meilleur support">annotée avec des types</dfn>.
* Utilisé dans des applications en production.

## Fonctionnalités de Starlette { #starlette-features }

**FastAPI** est entièrement compatible avec (et basé sur) [**Starlette**](https://www.starlette.dev/). Donc, tout code Starlette additionnel que vous avez fonctionnera aussi.

Comme il est très simple, son apprentissage est relativement intuitif, bien que la documentation soit quelque peu
technique par moments.

Il est aussi couramment utilisé pour d'autres applications qui n'ont pas nécessairement besoin d'une base de données, de gestion des utilisateurs ou de l'une des nombreuses fonctionnalités préinstallées dans Django. Bien que beaucoup de ces fonctionnalités puissent être ajoutées avec des plug-ins.

### Programme séparé { #separate-program }

Pour y parvenir, vous aurez normalement un **programme séparé** qui s'assure que votre application est lancée au démarrage. Et dans de nombreux cas, il s'assurera également que d'autres composants ou applications sont également lancés, par exemple une base de données.

### Exemples d’outils pour lancer au démarrage { #example-tools-to-run-at-startup }

`TestClient` は [HTTPX](https://www.python-httpx.org) を基に作られており、幸いなことに API のテストには HTTPX を直接利用できます。

## 例 { #example }

簡単な例として、[大きなアプリケーション](../tutorial/bigger-applications.md) と [テスト](../tutorial/testing.md) で説明したものに似たファイル構成を考えます:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

`main.py` は次のようになります:

users to request exclusive CPU cores.  This helps performance in a variety of use-cases, including network latency sensitive applications, as well as applications that benefit from CPU cache residency.  Next, [Huge Pages](https://kubernetes.io/docs/tasks/manage-hugepages/scheduling-hugepages/), which allows pods to consume either 2Mi or 1Gi Huge Pages.  This benefits applications that consume large amounts of memory.  Use of Huge Pages is a common tuning recommendation for databases and JVMs.  Finally,...