FastAPI est open source et basé sur des standards. Vous pouvez déployer des applications FastAPI sur n’importe quel fournisseur cloud de votre choix.

Suivez les guides de votre fournisseur cloud pour déployer des applications FastAPI avec eux. 🤓

## Déployer votre propre serveur { #deploy-your-own-server }

Il existe des cas où vous voulez informer les utilisateurs de votre API que votre application peut appeler leur application (en envoyant une requête) avec des données, généralement pour notifier un type d'événement.

Cela signifie qu'au lieu du processus habituel où vos utilisateurs envoient des requêtes à votre API, c'est votre API (ou votre application) qui peut envoyer des requêtes vers leur système (vers leur API, leur application).

Pouvoir utiliser des fonctions asynchrones dans vos tests peut être utile, par exemple lorsque vous interrogez votre base de données de manière asynchrone. Imaginez que vous vouliez tester l'envoi de requêtes à votre application FastAPI puis vérifier que votre backend a bien écrit les bonnes données dans la base, tout en utilisant une bibliothèque de base de données asynchrone.

Voyons comment procéder.

# Gérer les dépendances dans les décorateurs de chemins d'accès { #dependencies-in-path-operation-decorators }

Dans certains cas, vous n'avez pas vraiment besoin de la valeur de retour d'une dépendance dans votre *fonction de chemin d'accès*.

Ou la dépendance ne retourne aucune valeur.

Mais vous avez quand même besoin qu'elle soit exécutée/résolue.

Le processus qui se produit lorsque votre application API appelle l’*API externe* s’appelle un « callback ». Parce que le logiciel écrit par la personne développeuse externe envoie une requête à votre API puis votre API « rappelle », en envoyant une requête à une *API externe* (probablement créée par la même personne développeuse).

## Paramètres d'encodage du modèle de réponse { #response-model-encoding-parameters }

Votre modèle de réponse peut avoir des valeurs par défaut, par exemple :

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004_py310.py hl[9,11:12] *}

### Testé { #tested }

* 100 % de <dfn title="La quantité de code testée automatiquement">couverture de test</dfn>.

///

### `startup` et `shutdown` ensemble { #startup-and-shutdown-together }

Il y a de fortes chances que la logique de votre *démarrage* et de votre *arrêt* soit liée : vous pourriez vouloir démarrer quelque chose puis le terminer, acquérir une ressource puis la libérer, etc.

Un choix courant est Jinja2, le même que celui utilisé par Flask et d'autres outils.

Il existe des utilitaires pour le configurer facilement que vous pouvez utiliser directement dans votre application **FastAPI** (fournis par Starlette).

## Installer les dépendances { #install-dependencies }

Vous devez créer un [environnement virtuel](../virtual-environments.md), l'activer, puis installer `jinja2` :

### Mettre en cache le schéma OpenAPI { #cache-the-openapi-schema }

Vous pouvez utiliser la propriété `.openapi_schema` comme « cache » pour stocker votre schéma généré.

Ainsi, votre application n’aura pas à générer le schéma à chaque fois qu’un utilisateur ouvre les documents de votre API.

Il ne sera généré qu’une seule fois, puis le même schéma en cache sera utilisé pour les requêtes suivantes.