{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

Comme cela se passe côté Rust, la performance sera bien meilleure que si cela était fait avec le Python classique et la classe `JSONResponse`.

Lorsque vous utilisez un `response_model` ou un type de retour, FastAPI n'utilise ni le `jsonable_encoder` pour convertir les données (ce qui serait plus lent) ni la classe `JSONResponse`.

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

Vous définiriez alors le `entrypoint` comme suit :

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "backend.main:app"
```

ce qui serait équivalent à :

```python
from backend.main import app
```

### `fastapi dev` avec un chemin { #fastapi-dev-with-path }

Esto será especialmente útil cuando lo uses en una **gran code base** donde uses **las mismas dependencias** una y otra vez en **muchas *path operations***.

## Usar `async` o no usar `async` { #to-async-or-not-to-async }

También puedes declarar un cuerpo como un `dict` con claves de algún tipo y valores de algún otro tipo.

De esta manera, no tienes que saber de antemano cuáles son los nombres válidos de campo/atributo (como sería el caso con modelos Pydantic).

Esto sería útil si deseas recibir claves que aún no conoces.

---

Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

Ainda assim, a experiência final não foi a melhor. 😞

---

Essa seria o equivalente paralelo à história dos hambúrgueres. 🍔

Para um exemplo "mais real", imagine um banco.

Até recentemente, a maioria dos bancos tinham muitos caixas 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 e uma grande fila 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

Neste exemplo, as mensagens serão escritas no arquivo `log.txt` *após* o envio da resposta.

Se houver uma query na request, ela será registrada em uma tarefa em segundo plano.

E então outra tarefa em segundo plano gerada na *função de operação de rota* escreverá uma mensagem usando o parâmetro de path `email`.

Dans ce cas, la session de base de données serait conservée jusqu’à la fin de l’envoi de la réponse, mais si vous ne l’utilisez pas, il ne serait pas nécessaire de la conserver.

Voici à quoi cela pourrait ressembler :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py *}

* Mémoire
* Étapes préalables au démarrage

## HTTPS { #https }

Si l'on se concentre uniquement sur l'**image de conteneur** pour une application FastAPI (et plus tard sur le **conteneur** en cours d'exécution), HTTPS serait normalement géré **à l'extérieur** par un autre outil.

Cela pourrait être un autre conteneur, par exemple avec [Traefik](https://traefik.io/), gérant **HTTPS** et l'acquisition **automatique** des **certificats**.

    * Le service cloud **gérera probablement la réplication pour vous**. Il vous permettra éventuellement de définir **un processus à exécuter**, ou une **image de conteneur** à utiliser ; dans tous les cas, ce sera très probablement **un seul processus Uvicorn**, et le service cloud sera chargé de le répliquer.

/// tip | Astuce

Ne vous inquiétez pas si certains de ces éléments concernant les **conteneurs**, Docker ou Kubernetes ne sont pas encore très clairs.

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

Entonces establecerías el `entrypoint` como:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "backend.main:app"
```

lo cual sería equivalente a:

```python
from backend.main import app
```

### `fastapi dev` con path { #fastapi-dev-with-path }