* Allez dans le répertoire du projet (dans lequel se trouve votre `Dockerfile`, contenant votre répertoire `app`).
* Construisez votre image FastAPI :

<div class="termy">

```console
$ docker build -t myimage .

---> 100%
```

</div>

## Démarrer le conteneur Docker

* Exécutez un conteneur basé sur votre image :

<div class="termy">

```console

Mais ensuite, même si vous n'avez pas encore vos burgers 🍔, votre travail avec le serveur 💁 est "en pause" ⏸, car vous devez attendre 🕙 que vos burgers soient prêts.

///

## Exécutez votre code avec votre <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>

Parce que vous exécutez le serveur Uvicorn directement depuis votre code, vous pouvez appeler votre programme Python (votre application FastAPI) directement depuis le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr>.

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## Épinglez votre version de `fastapi`

Tout d'abord il faut "épingler" la version de **FastAPI** que vous utilisez à la dernière version dont vous savez
qu'elle fonctionne correctement pour votre application.

Par exemple, disons que vous utilisez la version `0.45.0` dans votre application.

# Codes HTTP supplémentaires

Par défaut, **FastAPI** renverra les réponses à l'aide d'une structure de données `JSONResponse`, en plaçant la réponse de votre  *chemin d'accès* à l'intérieur de cette `JSONResponse`.

Il utilisera le code HTTP par défaut ou celui que vous avez défini dans votre *chemin d'accès*.

## Codes HTTP supplémentaires

**OpenAPI** définit un schéma d'API pour votre API. Il inclut des définitions (ou "schémas") de la donnée envoyée et reçue par votre API en utilisant **JSON Schema**, le standard des schémas de données JSON.

#### Allez voir `openapi.json`

Si vous êtes curieux d'à quoi ressemble le schéma brut **OpenAPI**, **FastAPI** génère automatiquement un (schéma) JSON avec les descriptions de toute votre API.

* Aide votre **<abbr title="Integrated Development Environment, il s'agit de votre éditeur de code">IDE</abbr>/<abbr title="Programme qui analyse le code à la recherche d'erreurs">linter</abbr>/cerveau**:

# Corps de la requête

Quand vous avez besoin d'envoyer de la donnée depuis un client (comme un navigateur) vers votre API, vous l'envoyez en tant que **corps de requête**.

Le corps d'une **requête** est de la donnée envoyée par le client à votre API. Le corps d'une **réponse** est la donnée envoyée par votre API au client.

Votre API aura presque toujours à envoyer un corps de **réponse**. Mais un client n'a pas toujours à envoyer un corps de **requête**.

L'opération d'écriture n'utilisant ni `async` ni `await`, on définit la fonction avec un `def` normal.

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[6:9] *}

## Ajouter une tâche d'arrière-plan

Dans votre *fonction de chemin*, passez votre fonction de tâche à l'objet de type `BackgroundTasks` (`background_tasks` ici) grâce à la méthode `.add_task()` :


{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[14] *}

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Dans OpenAPI, les chemins sont des ressources, tels que /users/ ou /items/, exposées par votre API, et les opérations sont les méthodes HTTP utilisées pour manipuler ces chemins, telles que GET, POST ou DELETE. Les operationId sont des chaînes uniques facultatives utilisées pour identifier une opération d'un chemin. Vous pouvez définir l'OpenAPI `operationId` à utiliser dans votre *opération de chemin* avec le paramètre `operation_id`.