* L'apprentissage automatique (ou **Machine Learning**) : cela nécessite de nombreuses multiplications de matrices et vecteurs. Imaginez une énorme feuille de calcul remplie de nombres que vous multiplierez entre eux tous au même moment.

também significa que, se você está escrevendo uma função de utilidade, a qual você está chamando dentro da sua função de operações de caminhos, e você lança o `HTTPException` dentro da função de utilidade, o resto do seu código não será executado dentro da função de operações de caminhos. Ao contrário, o `HTTPException` irá finalizar a requisição no mesmo instante e enviará o erro HTTP oriundo do `HTTPException` para o cliente.

O benefício de lançar uma exceção em vez de retornar um valor ficará...

    * JSON.
    * Path parameters.
    * Query parameters.
    * Cookies.
    * Headers.
    * Formularios.
    * Archivos.
* <abbr title="en inglés: serialization, parsing, marshalling">Conversión</abbr> de datos de output: convirtiendo de datos y tipos de Python a datos para la red (como JSON):

Implantar uma aplicação **FastAPI** é relativamente fácil.

Existem vários modos de realizar o _deploy_ dependendo de seu caso de uso específico e as ferramentas que você utiliza.

Você verá mais sobre alguns modos de fazer o _deploy_ nas próximas seções.

## Versões do FastAPI

**FastAPI** já está sendo utilizado em produção em muitas aplicações e sistemas. E a cobertura de teste é mantida a 100%. Mas seu desenvolvimento continua andando rapidamente.

    * Converte tipos Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list` etc).
    * Objetos `datetime`.
    * Objetos `UUID`.
    * Modelos de Banco de Dados.
    * ...e muito mais.
* Documentação interativa automática da API, incluindo 2 alternativas de interface de usuário:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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Con **FastAPI** obtienes todas las características de **Pydantic** (dado que FastAPI está basado en Pydantic para todo el manejo de datos):

* **Sin dificultades para entender**:
    * No necesitas aprender un nuevo micro-lenguaje de definición de schemas.
    * Si sabes tipos de Python, sabes cómo usar Pydantic.

    Você não precisa ver o código em `./scripts/docs.py`, você apenas o utiliza na linha de comando.

Toda a documentação está no formato Markdown no diretório `./docs/pt/`.

Muitos dos tutoriais tem blocos de código.

Na maioria dos casos, esse blocos de código são aplicações completas que podem ser rodadas do jeito que estão apresentados.

labels.crawling_info_WebFsCrawlEndTime	=	Heure de fin de l'exploration (Web/Système de fichiers)
labels.crawling_info_WebFsIndexExecTime	=	Indexation du temps d'exécution (Web/système de fichiers)
labels.crawling_info_WebFsIndexSize	=	Taille de l'index (Web/système de fichiers)
labels.crawling_info_DataCrawlExecTime	=	Temps d'exécution de l'exploration (magasin de données)

## Récapitulatif

Avec **FastAPI**, en utilisant les déclarations de type rapides, intuitives et standards de Python, vous bénéficiez de :

* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc.
* <abbr title="conversion de la chaîne de caractères venant de la requête HTTP en données Python">"Parsing"</abbr> de données.
* Validation de données.
* Annotations d'API et documentation automatique.

errors.failed_to_delete_doc_in_admin=Échec de la suppression du document.
errors.failed_to_send_testmail=Échec de l'envoi du courrier de test.
errors.could_not_find_backup_index=Impossible de trouver l'index pour la sauvegarde.
errors.no_user_for_changing_password=Le mot de passe actuel est incorrect.
errors.failed_to_change_password    = Échec de la modification de votre mot de passe.