- 🦇 Prise en charge du mode sombre.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) pour le développement et la production.
- 🔒 Hachage sécurisé des mots de passe par défaut.
- 🔑 Authentification JWT (JSON Web Token).
- 📫 Récupération de mot de passe par e-mail.
- ✅ Tests avec [Pytest](https://pytest.org).
- 📞 [Traefik](https://traefik.io) comme proxy inverse / répartiteur de charge.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py hl[7:10,13:14,18] *}

Pour optimiser la performance lors du renvoi de données JSON, utilisez un type de retour ou un modèle de réponse ; de cette façon, Pydantic prendra en charge la sérialisation en JSON côté Rust, sans passer par Python. Pour en savoir plus, lisez les documents [Tutoriel - Modèle de réponse - Type de retour](../tutorial/response-model.md).

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## Hachage de mot de passe { #password-hashing }

« Hachage » signifie convertir un contenu (un mot de passe dans ce cas) en une séquence d'octets (juste une chaîne) qui ressemble à du charabia.

Chaque fois que vous fournissez exactement le même contenu (exactement le même mot de passe), vous obtenez exactement le même charabia.

Mais vous ne pouvez pas convertir le charabia en sens inverse vers le mot de passe.

Cela vous permet de réutiliser le modèle à plusieurs endroits et aussi de déclarer des validations et des métadonnées pour tous les paramètres en une seule fois. 😎

/// note | Remarque

Pris en charge depuis FastAPI version `0.115.0`. 🤓

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## Déclarer des paramètres de requête avec un modèle Pydantic { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

Dans ces cas, il peut être judicieux de stocker les tags dans un `Enum`.

**FastAPI** le prend en charge de la même manière qu'avec des chaînes simples :

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

## Ajouter un résumé et une description { #summary-and-description }

Vous auriez également des **erreurs en ligne** pour tout.

Et chaque fois que vous mettez à jour le code du backend et **régénérez** le frontend, il inclura les nouveaux *chemins d'accès* disponibles en tant que méthodes, supprimera les anciens, et tout autre changement sera reflété dans le code généré. 🤓

Assurez-vous d'évaluer si les **bénéfices** pour votre cas d'utilisation compensent les **inconvénients**. 🤓

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## Bibliothèques GraphQL { #graphql-libraries }

Voici quelques bibliothèques **GraphQL** qui prennent en charge **ASGI**. Vous pouvez les utiliser avec **FastAPI** :

* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
    * Avec [la documentation pour FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)

Mais un fichier dotenv n'a pas forcément exactement ce nom de fichier.

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Pydantic prend en charge la lecture depuis ce type de fichiers en utilisant une bibliothèque externe. Vous pouvez en lire davantage ici : [Pydantic Settings : prise en charge de Dotenv (.env)](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/#dotenv-env-support).

/// tip | Astuce

Cela apporte la même **expérience développeur** que pour créer des applications avec FastAPI au **déploiement** dans le cloud. 🎉

Cela prend également en charge la plupart des éléments nécessaires lors du déploiement d’une application, notamment :

* HTTPS
* Réplication, avec mise à l’échelle automatique basée sur les requêtes
* etc.