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## Exécutez votre code avec votre <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>

Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>.

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Par exemple, dans Visual Studio Code, vous pouvez :

* Intégration d'un modèle NER **spaCy**.
* Formatage de requête pour **Azure Cognitive Search**.
* 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.

* **du support de l'éditeur**
* **de la vérification de types**

...et **FastAPI** utilise ces mêmes déclarations pour :

* **Définir les prérequis** : depuis les paramètres de chemins des requêtes, les entêtes, les corps, les dépendances, etc.
* **Convertir des données** : depuis la requête vers les types requis.
* **Valider des données** : venant de chaque requête :

**FastAPI** est capable de reconnaître que les paramètres de la fonction qui correspondent aux paramètres de chemin doivent être **récupérés depuis le chemin**, et que les paramètres de fonctions déclarés comme modèles Pydantic devraient être **récupérés depuis le corps de la requête**.

{* ../../docs_src/body/tutorial003.py hl[17:18] *}

## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête

Elle est importée/incluse directement dans **FastAPI** pour que vous puissiez l'importer depuis `fastapi` et éviter d'importer accidentellement `BackgroundTask` (sans `s` à la fin) depuis `starlette.background`.

async def index(websocket: WebSocket, deps: DepList):
    await websocket.accept()
    await websocket.send_text(json.dumps(deps))
    await websocket.close()


@router.websocket("/router", dependencies=[create_dependency("routerindex")])
async def routerindex(websocket: WebSocket, deps: DepList):
    await websocket.accept()
    await websocket.send_text(json.dumps(deps))
    await websocket.close()

        final String version;

        final String repoId;

        final Class<?> repoClass;

        Record(String version, ArtifactRepository repository) {
            this.version = version;
            if (repository != null) {
                repoId = repository.getId();
                repoClass = repository.getClass();
            } else {
                repoId = null;
                repoClass = null;

errors.failed_to_delete_file=Échec de la suppression du fichier {0}.
errors.docid_not_found=ID de document introuvable :{0}
errors.document_not_found=URL introuvable de l'ID de document :{0}
errors.not_load_from_server=Impossible de charger depuis ce serveur : {0}
errors.failed_to_start_job                = Impossible de démarrer la tâche {0}.
errors.failed_to_stop_job                 = Impossible d'arrêter la tâche {0}.

        "//tensorflow:internal",
    ],
    deps = [
        "//tensorflow/core:lib",
        "//tensorflow/core:protos_all_cc",
        "@com_google_absl//absl/container:inlined_vector",
    ],
)

cc_library(
    name = "abstract_operation",
    hdrs = ["abstract_operation.h"],
    visibility = [
        "//tensorflow:internal",
    ],
    deps = [
        ":abstract_tensor_handle",

	m := madmin.SiteResyncMetrics{
		CollectedAt:     rs.LastUpdate,
		StartTime:       rs.StartTime,
		LastUpdate:      rs.LastUpdate,
		ResyncStatus:    rs.Status.String(),
		ResyncID:        rst.resyncID,
		DeplID:          rs.DeplID,
		ReplicatedSize:  rs.ReplicatedSize,
		ReplicatedCount: rs.ReplicatedCount,
		FailedSize:      rs.FailedSize,
		FailedCount:     rs.FailedCount,
		Bucket:          rs.Bucket,