<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26"><small>(ref)</small></a></div>

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« _Nous avons adopté la bibliothèque **FastAPI** pour créer un serveur **REST** qui peut être interrogé pour obtenir des **prédictions**. [pour Ludwig]_ »

Vous pouvez, si vous le souhaitez, déployer votre application FastAPI sur [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com), allez rejoindre la liste d’attente si ce n’est pas déjà fait. 🚀

Si vous avez déjà un compte **FastAPI Cloud** (nous vous avons invité depuis la liste d’attente 😉), vous pouvez déployer votre application avec une seule commande.

Avant de déployer, vous devez vous assurer que vous êtes connecté :

<div class="termy">

```console

Mais nous voulons être plus malins et simplifier un peu le code.

Nous savons que tous les *chemins d'accès* de ce module ont les mêmes éléments :

* Préfixe de chemin `prefix` : `/items`.
* `tags` : (un seul tag : `items`).
* `responses` supplémentaires.
* `dependencies` : ils ont tous besoin de la dépendance `X-Token` que nous avons créée.

cloud** qui fait une partie du travail pour vous, ou encore d'autres options possibles.

Par exemple, nous, l'équipe derrière FastAPI, avons créé [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com), pour rendre le déploiement d'applications FastAPI dans le cloud aussi fluide que possible, avec la même expérience développeur que lorsque vous travaillez avec FastAPI.

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

et que nous appelons ensuite :

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

nous avons maintenant un `dict` avec les données dans la variable `user_dict` (c'est un `dict` au lieu d'un objet modèle Pydantic).

Et si nous appelons :

```Python
print(user_dict)
```

## Se connecter { #login }

Vous devez vous assurer que vous avez déjà un compte **FastAPI Cloud** (nous vous avons invité depuis la liste d’attente 😉).

Connectez-vous ensuite :

<div class="termy">

```console
$ fastapi login

You are logged in to FastAPI Cloud 🚀
```

</div>

## Déployer { #deploy }

Dans l'exemple précédent, comme les classes étaient différentes, nous avons dû utiliser le paramètre `response_model`. Mais cela signifie aussi que nous ne bénéficions pas de la prise en charge de l'éditeur et des outils pour la vérification du type de retour de la fonction.

Ainsi, le frontend (qui s'exécute dans le navigateur) essaiera d'atteindre `/openapi.json` et ne pourra pas obtenir le schéma OpenAPI.

Parce que nous avons un proxy avec un préfixe de chemin `/api/v1` pour notre application, le frontend doit récupérer le schéma OpenAPI à `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Browser")

- Elle déclare également un cookie `last_query` optionnel, de type `str`.
    - Si l'utilisateur n'a fourni aucune requête `q`, nous utilisons la dernière requête utilisée, que nous avons enregistrée auparavant dans un cookie.

## Utiliser la dépendance { #use-the-dependency }

Nous pouvons ensuite utiliser la dépendance avec :

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}

Par exemple, comme dans le modèle `Image` nous avons un champ `url`, nous pouvons le déclarer comme instance de `HttpUrl` de Pydantic au lieu de `str` :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}