Si vous voulez en savoir plus sur HTTPS, consultez le guide [À propos de HTTPS](../deployment/https.md).

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### Comment fonctionnent les en‑têtes transférés par le proxy { #how-proxy-forwarded-headers-work }

Voici une représentation visuelle de la façon dont le **proxy** ajoute des en‑têtes transférés entre le client et le **serveur d'application** :

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Client

          <association>
            <type>RepositoryPolicy</type>
          </association>
        </field>
      </fields>
      <!-- prevent modello generation of an incorrect equals method. Could be avoided by using <identity/> tags to mark ID as the only identity field -->
      <codeSegments>
        <codeSegment>
          <version>1.0.0</version>
          <code><![CDATA[
            public boolean equals( Object obj )

}

// Register a handler for two-way streaming with payload, input stream and output stream.
// An optional subroute can be given. Multiple entries are joined with '/'.
func (h *StreamTypeHandler[Payload, Req, Resp]) Register(m *Manager, handle func(ctx context.Context, p Payload, in <-chan Req, out chan<- Resp) *RemoteErr, subroute ...string) error {

Si vous voulez diffuser des données pouvant être structurées en JSON, vous devez [Diffuser des JSON Lines](../tutorial/stream-json-lines.md).

Mais si vous voulez diffuser des données binaires pures ou des chaînes, voici comment procéder.

/// info

Ajouté dans FastAPI 0.134.0.

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## Cas d'utilisation { #use-cases }

 * to unsigned arithmetic in all cases except:
 *
 * <ul>
 *   <li>comparisons (signed values can be negative)
 *   <li>division (avoided here)
 *   <li>shifting (right shift must be unsigned)
 * </ul>
 *
 * @author ******@****.*** (Kyle Maddison)
 * @author ******@****.*** (Geoff Pike)
 */

votre application FastAPI). Ils seront tous des **conteneurs identiques**, exécutant la même chose, mais chacun avec son propre processus, sa mémoire, etc. De cette façon, vous profiterez de la **parallélisation** sur **différents cœurs** du CPU, voire sur **différentes machines**.

Et le système de conteneurs distribués avec l'**équilibreur de charge** **distribuera les requêtes** à chacun des conteneurs exécutant votre application **à tour de rôle**. Ainsi, chaque requête pourrait être...

    assertTrue(source.wasStreamOpened() && source.wasStreamClosed());

    assertArrayEquals(bytes, processedBytes);
  }

  public void testRead_withProcessor_stopsOnFalse() throws IOException {
    ByteProcessor<@Nullable Void> processor =
        new ByteProcessor<@Nullable Void>() {
          boolean firstCall = true;

          @Override

Spark/Hadoop workloads which use Hadoop MR Committer v1/v2 algorithm upload objects to a temporary prefix in a bucket. These objects are 'renamed' to a different prefix on Job commit. Object storage admins are forced to configure separate ILM policies to expire these objects and their versions to reclaim space.

### Solution

func (m *Manager) Connection(host string) *Connection {
	return m.targets[host]
}

// RegisterSingleHandler will register a stateless handler that serves
// []byte -> ([]byte, error) requests.
// subroutes are joined with "/" to a single subroute.
func (m *Manager) RegisterSingleHandler(id HandlerID, h SingleHandlerFn, subroute ...string) error {
	if !id.valid() {
		return ErrUnknownHandler
	}
	s := strings.Join(subroute, "/")

# Déclarer des exemples de données de requête { #declare-request-example-data }

Vous pouvez déclarer des exemples des données que votre application peut recevoir.

Voici plusieurs façons de le faire.

## Ajouter des données JSON Schema supplémentaires dans les modèles Pydantic { #extra-json-schema-data-in-pydantic-models }

Vous pouvez déclarer `examples` pour un modèle Pydantic qui seront ajoutés au JSON Schema généré.