from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import FileResponse

some_file_path = "large-video-file.mp4"
app = FastAPI()


@app.get("/", response_class=FileResponse)
async def main():

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial002_py310.py hl[2,6:8] *}

Les arguments suivants sont pris en charge :

- `allowed_hosts` - Une liste de noms de domaine autorisés comme noms d'hôte. Les domaines génériques tels que `*.example.com` sont pris en charge pour faire correspondre les sous-domaines. Pour autoriser n'importe quel nom d'hôte, utilisez `allowed_hosts=["*"]` ou omettez le middleware.

        @Test
        @DisplayName("getResult should handle large error codes")
        void testGetResultLargeErrorCode() throws Exception {
            // Given
            setResultField(bind, 0xFFFF);

            // When
            DcerpcException result = bind.getResult();

            // Then
            assertNotNull(result, "Should return exception for large error code");

**Any other info / logs**

Include any logs or source code that would be helpful to diagnose the problem.
If including tracebacks, please include the full traceback. Large logs and files

Mais FastAPI prend aussi en charge l'utilisation de [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html) de la même manière :

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

# Fichier de test LLM { #llm-test-file }

Ce document teste si le <abbr title="Large Language Model - Grand modèle de langage">LLM</abbr>, qui traduit la documentation, comprend le `general_prompt` dans `scripts/translate.py` et l’invite spécifique à la langue dans `docs/{language code}/llm-prompt.md`. L’invite spécifique à la langue est ajoutée à la fin de `general_prompt`.

Les tests ajoutés ici seront visibles par tous les concepteurs d’invites spécifiques à chaque langue.

## Bénéficier de la prise en charge de l'éditeur partout { #editor-support-everywhere }

Et vous bénéficiez de la prise en charge de l'éditeur partout.

Même pour les éléments à l'intérieur des listes :

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

cff-version: 1.2.0
message: "If you use TensorFlow in your research, please cite it using these metadata. Software is available from tensorflow.org."
title: TensorFlow, Large-scale machine learning on heterogeneous systems

Comme ce composant prend la **charge** des requêtes et la distribue entre les workers de façon (espérons-le) **équilibrée**, on l'appelle également communément un **équilibreur de charge**.

/// tip | Astuce

Le même composant de **proxy de terminaison TLS** utilisé pour HTTPS sera probablement aussi un **équilibreur de charge**.

///

    "groups" : [ {
      "testProject" : "excludeRuleMergingBuild",
      "coverage" : {
        "per_commit" : [ "linux" ]
      }
    } ]
  }, {
    "testId" : "org.gradle.performance.regression.corefeature.LargeDependencyGraphPerformanceTest.resolve large dependency graph (parallel = false, locking = true)",