- Un fichier stocké en mémoire jusqu'à une taille maximale, puis, au-delà de cette limite, stocké sur le disque.
- Cela fonctionne donc bien pour des fichiers volumineux comme des images, des vidéos, de gros binaires, etc., sans consommer toute la mémoire.
- Vous pouvez obtenir des métadonnées à partir du fichier téléversé.
- Il offre une interface `async` de type [file-like](https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object).

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.

Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour vous assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.

Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```

Après avoir généré le nouveau client, vous aurez désormais des **noms de méthodes propres**, avec toute l’**autocomplétion**, les **erreurs en ligne**, etc. :

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image08.png">

## Avantages { #benefits }

La principale chose dont vous avez besoin pour exécuter une application **FastAPI** (ou toute autre application ASGI) sur une machine serveur distante est un programme serveur ASGI comme **Uvicorn**, c'est celui utilisé par défaut par la commande `fastapi`.

Il existe plusieurs alternatives, notamment :

Mais si vous avez spécifié une classe de réponse personnalisée avec `None` comme type de média, FastAPI utilisera `application/json` pour toute réponse supplémentaire associée à un modèle.

///

## Combiner les informations { #combining-information }

Donc pour équilibrer tout ça, imaginez l'histoire suivante :

> Vous devez nettoyer une grande et sale maison.

*Oui, c'est toute l'histoire*.

---

Il n'y a plus d'attente 🕙 nulle part, juste beaucoup de travail à effectuer, dans différentes pièces de la maison.

![GitHub Release](https://img.shields.io/github/v/release/codelibs/fess)

## Vue d'ensemble

Fess est un serveur de recherche très puissant et facilement déployable pour les entreprises. Vous pouvez rapidement installer et exécuter Fess sur toute plateforme où vous pouvez exécuter l'environnement d'exécution Java. Fess est fourni sous la licence [Apache License 2.0](LICENSE).

```Python
callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Mais la partie la plus importante du callback est sans doute de vous assurer que l’utilisateur de votre API (la personne développeuse externe) implémente correctement l’*API externe*, conformément aux données que *votre API* va envoyer dans le corps de la requête du callback, etc.

Vous pouvez aussi déclarer la `Response` que vous voulez utiliser (par ex. toute sous-classe de `Response`), dans le décorateur de *chemin d'accès* en utilisant le paramètre `response_class`.

Le contenu que vous renvoyez depuis votre *fonction de chemin d'accès* sera placé à l'intérieur de cette `Response`.

<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">

De la même façon, il existe de nombreux outils compatibles, y compris des outils de génération de code pour de nombreux langages.

## Pydantic { #pydantic }

Toute la validation de données est effectuée sous le capot par [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/), vous en bénéficiez donc pleinement. Vous savez ainsi que vous êtes entre de bonnes mains.