Il existe des utilitaires pour le configurer facilement que vous pouvez utiliser directement dans votre application **FastAPI** (fournis par Starlette).

## Installer les dépendances { #install-dependencies }

Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), l'activer, puis installer `jinja2` :

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

Pour les désactiver, définissez leurs URL sur `None` lors de la création de votre application `FastAPI` :

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002_py310.py hl[9] *}

### Inclure les docs personnalisées pour les fichiers statiques { #include-the-custom-docs-for-static-files }

Et comme avec un CDN personnalisé, vous pouvez maintenant créer les chemins d'accès pour les docs personnalisées.

De plus, les **clients générés automatiquement** auront des interfaces plus simples, afin que les développeurs qui communiquent avec votre API puissent travailler bien plus facilement avec votre API. 😎

///

* `allow_credentials` - Indique que les cookies doivent être pris en charge pour les requêtes cross-origin. Par défaut `False`.

Ainsi, si vous souhaitez recevoir des mises à jour partielles pouvant omettre tous les attributs, vous devez disposer d’un modèle avec tous les attributs marqués comme optionnels (avec des valeurs par défaut ou `None`).

Pour distinguer les modèles avec toutes les valeurs optionnelles pour les mises à jour et les modèles avec des valeurs requises pour la création, vous pouvez utiliser les idées décrites dans [Modèles supplémentaires](extra-models.md).

Hug a contribué à inspirer **FastAPI** pour utiliser les annotations de type Python
pour déclarer les paramètres, et pour générer automatiquement un schéma définissant l'API.

Hug a inspiré **FastAPI** pour déclarer un paramètre `response` dans les fonctions pour définir les en-têtes et les cookies.

///

# Tests de performance { #benchmarks }

Les benchmarks indépendants de TechEmpower montrent que les applications **FastAPI** s’exécutant avec Uvicorn sont [parmi les frameworks Python les plus rapides disponibles](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), seulement en dessous de Starlette et Uvicorn eux‑mêmes (tous deux utilisés en interne par FastAPI).

```

</div>

Et ouvrez les documents à [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs).

Vous verrez la documentation API automatique, incluant les chemins de tous les sous-modules, utilisant les bons chemins (et préfixes) et les bons tags :

<img src="/img/tutorial/bigger-applications/image01.png">

</blockquote>

## Recherche { #investigation }

En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.

Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard.

La simplicité du système d’injection de dépendances rend **FastAPI** compatible avec :

* toutes les bases de données relationnelles
* les bases de données NoSQL
* les packages externes
* les API externes
* les systèmes d’authentification et d’autorisation
* les systèmes de supervision d’usage d’API
* les systèmes d’injection de données de réponse
* etc.

## Simple et puissant { #simple-and-powerful }