/// note | Détails techniques

ASGI est une nouvelle "norme" développée par les membres de l'équipe principale de Django. Il ne s'agit pas encore d'une "norme Python" (un PEP), bien qu'ils soient en train de le faire.

On voit bien dans la documentation que `item_id` est déclaré comme entier.

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## Les avantages d'avoir une documentation basée sur une norme, et la documentation alternative.

Le schéma généré suivant la norme <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.0.2.md" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a>,
il existe de nombreux outils compatibles.

labels.user_configuration=Usuário
labels.user_list_name=Nome
labels.user_password=Senha
labels.user_confirm_password=Senha (confirmar)
labels.user_title_details=Usuário
labels.role_configuration=Função
labels.role_list_name=Nome
labels.role_name=Nome
labels.role_title_details=Função
labels.group_configuration=Grupo
labels.group_list_name=Nome
labels.group_name=Nome
labels.group_title_details=Grupo

# Fess
# ======
errors.login_error = Nome de usuário ou senha incorretos.
errors.sso_login_error=Falha no processo de login SSO.
errors.could_not_find_log_file = Não foi possível encontrar {0}.
errors.failed_to_start_crawl_process = Não foi possível iniciar o processo de rastreamento.
errors.invalid_design_jsp_file_name = Nome de arquivo JSP inválido.
errors.design_jsp_file_does_not_exist = O arquivo JSP não existe.

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Note que utilizando webhooks você não está de fato declarando um *path* (como `/items/`), o texto que informa é apenas um **identificador** do webhook (o nome do evento), por exemplo em `@app.webhooks.post("new-subscription")`, o nome do webhook é `new-subscription`.

Por exemplo, você poderia garantir que cada *operação de rota* tenha uma tag, e então gerar o ID de operação com base na **tag** e no **nome** da *operação de rota* (o nome da função).

### Função personalizada para gerar IDs exclusivos { #custom-generate-unique-id-function }

            }

            @Override
            public ModelSource resolve(ModelLocator modelLocator, String relative) {
                String norm = relative.replace('\\', File.separatorChar).replace('/', File.separatorChar);
                Path path = parent.resolve(norm);
                Path relatedPom = modelLocator.locateExistingPom(path);
                if (relatedPom != null) {

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/// note | Détails techniques

Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

Pour plus de commodités, **FastAPI** fournit les objets `starlette.responses` sous forme d'un alias accessible par `fastapi.responses`. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en est de même avec l'objet `statut`.

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## Documents OpenAPI et API

        @Override
        @Nullable
        public ModelSource resolve(@Nonnull ModelLocator locator, @Nonnull String relative) {
            String norm = relative.replace('\\', File.separatorChar).replace('/', File.separatorChar);
            Path path = getPath().getParent().resolve(norm);
            Path relatedPom = locator.locateExistingPom(path);
            if (relatedPom != null) {
                return new BuildPathSource(relatedPom);

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise un processeur spécial...