Sync fastapi docs from b5ca1324 on 2025-12-07

docs/fr/docs/advanced/additional-responses.md

@@ -0,0 +1,247 @@
+# Réponses supplémentaires dans OpenAPI
+
+/// warning | Attention
+
+Ceci concerne un sujet plutôt avancé.
+
+Si vous débutez avec **FastAPI**, vous n'en aurez peut-être pas besoin.
+
+///
+
+Vous pouvez déclarer des réponses supplémentaires, avec des codes HTTP, des types de médias, des descriptions, etc.
+
+Ces réponses supplémentaires seront incluses dans le schéma OpenAPI, elles apparaîtront donc également dans la documentation de l'API.
+
+Mais pour ces réponses supplémentaires, vous devez vous assurer de renvoyer directement une `Response` comme `JSONResponse`, avec votre code HTTP et votre contenu.
+
+## Réponse supplémentaire avec `model`
+
+Vous pouvez ajouter à votre décorateur de *paramètre de chemin* un paramètre `responses`.
+
+Il prend comme valeur un `dict` dont les clés sont des codes HTTP pour chaque réponse, comme `200`, et la valeur de ces clés sont d'autres `dict` avec des informations pour chacun d'eux.
+
+Chacun de ces `dict` de réponse peut avoir une clé `model`, contenant un modèle Pydantic, tout comme `response_model`.
+
+**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.
+
+Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire :
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001.py hl[18,22] *}
+
+/// note | Remarque
+
+Gardez à l'esprit que vous devez renvoyer directement `JSONResponse`.
+
+///
+
+/// info
+
+La clé `model` ne fait pas partie d'OpenAPI.
+
+**FastAPI** prendra le modèle Pydantic à partir de là, générera le `JSON Schema` et le placera au bon endroit.
+
+Le bon endroit est :
+
+* Dans la clé `content`, qui a pour valeur un autre objet JSON (`dict`) qui contient :
+    * Une clé avec le type de support, par ex. `application/json`, qui contient comme valeur un autre objet JSON, qui contient :
+        * Une clé `schema`, qui a pour valeur le schéma JSON du modèle, voici le bon endroit.
+            * **FastAPI** ajoute ici une référence aux schémas JSON globaux à un autre endroit de votre OpenAPI au lieu de l'inclure directement. De cette façon, d'autres applications et clients peuvent utiliser ces schémas JSON directement, fournir de meilleurs outils de génération de code, etc.
+
+///
+
+Les réponses générées au format OpenAPI pour cette *opération de chemin* seront :
+
+```JSON hl_lines="3-12"
+{
+    "responses": {
+        "404": {
+            "description": "Additional Response",
+            "content": {
+                "application/json": {
+                    "schema": {
+                        "$ref": "#/components/schemas/Message"
+                    }
+                }
+            }
+        },
+        "200": {
+            "description": "Successful Response",
+            "content": {
+                "application/json": {
+                    "schema": {
+                        "$ref": "#/components/schemas/Item"
+                    }
+                }
+            }
+        },
+        "422": {
+            "description": "Validation Error",
+            "content": {
+                "application/json": {
+                    "schema": {
+                        "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
+                    }
+                }
+            }
+        }
+    }
+}
+```
+
+Les schémas sont référencés à un autre endroit du modèle OpenAPI :
+
+```JSON hl_lines="4-16"
+{
+    "components": {
+        "schemas": {
+            "Message": {
+                "title": "Message",
+                "required": [
+                    "message"
+                ],
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "message": {
+                        "title": "Message",
+                        "type": "string"
+                    }
+                }
+            },
+            "Item": {
+                "title": "Item",
+                "required": [
+                    "id",
+                    "value"
+                ],
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "id": {
+                        "title": "Id",
+                        "type": "string"
+                    },
+                    "value": {
+                        "title": "Value",
+                        "type": "string"
+                    }
+                }
+            },
+            "ValidationError": {
+                "title": "ValidationError",
+                "required": [
+                    "loc",
+                    "msg",
+                    "type"
+                ],
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "loc": {
+                        "title": "Location",
+                        "type": "array",
+                        "items": {
+                            "type": "string"
+                        }
+                    },
+                    "msg": {
+                        "title": "Message",
+                        "type": "string"
+                    },
+                    "type": {
+                        "title": "Error Type",
+                        "type": "string"
+                    }
+                }
+            },
+            "HTTPValidationError": {
+                "title": "HTTPValidationError",
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "detail": {
+                        "title": "Detail",
+                        "type": "array",
+                        "items": {
+                            "$ref": "#/components/schemas/ValidationError"
+                        }
+                    }
+                }
+            }
+        }
+    }
+}
+```
+
+## Types de médias supplémentaires pour la réponse principale
+
+Vous pouvez utiliser ce même paramètre `responses` pour ajouter différents types de médias pour la même réponse principale.
+
+Par exemple, vous pouvez ajouter un type de média supplémentaire `image/png`, en déclarant que votre *opération de chemin* peut renvoyer un objet JSON (avec le type de média `application/json`) ou une image PNG :
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002.py hl[19:24,28] *}
+
+/// note | Remarque
+
+Notez que vous devez retourner l'image en utilisant directement un `FileResponse`.
+
+///
+
+/// info
+
+À moins que vous ne spécifiiez explicitement un type de média différent dans votre paramètre `responses`, FastAPI supposera que la réponse a le même type de média que la classe de réponse principale (par défaut `application/json`).
+
+Mais si vous avez spécifié une classe de réponse personnalisée avec `None` comme type de média, FastAPI utilisera `application/json` pour toute réponse supplémentaire associée à un modèle.
+
+///
+
+## Combinaison d'informations
+
+Vous pouvez également combiner des informations de réponse provenant de plusieurs endroits, y compris les paramètres `response_model`, `status_code` et `responses`.
+
+Vous pouvez déclarer un `response_model`, en utilisant le code HTTP par défaut `200` (ou un code personnalisé si vous en avez besoin), puis déclarer des informations supplémentaires pour cette même réponse dans `responses`, directement dans le schéma OpenAPI.
+
+**FastAPI** conservera les informations supplémentaires des `responses` et les combinera avec le schéma JSON de votre modèle.
+
+Par exemple, vous pouvez déclarer une réponse avec un code HTTP `404` qui utilise un modèle Pydantic et a une `description` personnalisée.
+
+Et une réponse avec un code HTTP `200` qui utilise votre `response_model`, mais inclut un `example` personnalisé :
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial003.py hl[20:31] *}
+
+Tout sera combiné et inclus dans votre OpenAPI, et affiché dans la documentation de l'API :
+
+<img src="/img/tutorial/additional-responses/image01.png">
+
+## Combinez les réponses prédéfinies et les réponses personnalisées
+
+Vous voulez peut-être avoir des réponses prédéfinies qui s'appliquent à de nombreux *paramètre de chemin*, mais vous souhaitez les combiner avec des réponses personnalisées nécessaires à chaque *opération de chemin*.
+
+Dans ces cas, vous pouvez utiliser la technique Python "d'affection par décomposition" (appelé _unpacking_ en anglais) d'un `dict` avec `**dict_to_unpack` :
+
+```Python
+old_dict = {
+    "old key": "old value",
+    "second old key": "second old value",
+}
+new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
+```
+
+Ici, `new_dict` contiendra toutes les paires clé-valeur de `old_dict` plus la nouvelle paire clé-valeur :
+
+```Python
+{
+    "old key": "old value",
+    "second old key": "second old value",
+    "new key": "new value",
+}
+```
+
+Vous pouvez utiliser cette technique pour réutiliser certaines réponses prédéfinies dans vos *paramètres de chemin* et les combiner avec des réponses personnalisées supplémentaires.
+
+Par exemple:
+
+{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial004.py hl[13:17,26] *}
+
+## Plus d'informations sur les réponses OpenAPI
+
+Pour voir exactement ce que vous pouvez inclure dans les réponses, vous pouvez consulter ces sections dans la spécification OpenAPI :
+
+* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.0.2.md#responsesObject" class="external-link" target="_blank">Objet Responses de OpenAPI </a>, il inclut le `Response Object`.
+* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.0.2.md#responseObject" class="external-link" target="_blank">Objet Response de OpenAPI </a>, vous pouvez inclure n'importe quoi directement dans chaque réponse à l'intérieur de votre paramètre `responses`. Y compris `description`, `headers`, `content` (à l'intérieur de cela, vous déclarez différents types de médias et schémas JSON) et `links`.

docs/fr/docs/advanced/additional-status-codes.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+# 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
+
+Si vous souhaitez renvoyer des codes HTTP supplémentaires en plus du code principal, vous pouvez le faire en renvoyant directement une `Response`, comme une `JSONResponse`, et en définissant directement le code HTTP supplémentaire.
+
+Par exemple, disons que vous voulez avoir un *chemin d'accès* qui permet de mettre à jour les éléments et renvoie les codes HTTP 200 "OK" en cas de succès.
+
+Mais vous voulez aussi qu'il accepte de nouveaux éléments. Et lorsque les éléments n'existaient pas auparavant, il les crée et renvoie un code HTTP de 201 "Créé".
+
+Pour y parvenir, importez `JSONResponse` et renvoyez-y directement votre contenu, en définissant le `status_code` que vous souhaitez :
+
+{* ../../docs_src/additional_status_codes/tutorial001.py hl[4,25] *}
+
+/// warning | Attention
+
+Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, comme dans l'exemple ci-dessus, elle sera renvoyée directement.
+
+Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.
+
+Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).
+
+///
+
+/// note | Détails techniques
+
+Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.
+
+Pour plus de commodités, **FastAPI** fournit les objets `starlette.responses` sous forme d'un alias accessible par `fastapi.responses`. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette. Il en est de même avec l'objet `statut`.
+
+///
+
+## Documents OpenAPI et API
+
+Si vous renvoyez directement des codes HTTP et des réponses supplémentaires, ils ne seront pas inclus dans le schéma OpenAPI (la documentation de l'API), car FastAPI n'a aucun moyen de savoir à l'avance ce que vous allez renvoyer.
+
+Mais vous pouvez documenter cela dans votre code, en utilisant : [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.

docs/fr/docs/advanced/index.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+# Guide de l'utilisateur avancé
+
+## Caractéristiques supplémentaires
+
+Le [Tutoriel - Guide de l'utilisateur](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} devrait suffire à vous faire découvrir toutes les fonctionnalités principales de **FastAPI**.
+
+Dans les sections suivantes, vous verrez des options, configurations et fonctionnalités supplémentaires.
+
+/// note | Remarque
+
+Les sections de ce chapitre ne sont **pas nécessairement "avancées"**.
+
+Et il est possible que pour votre cas d'utilisation, la solution se trouve dans l'un d'entre eux.
+
+///
+
+## Lisez d'abord le didacticiel
+
+Vous pouvez utiliser la plupart des fonctionnalités de **FastAPI** grâce aux connaissances du [Tutoriel - Guide de l'utilisateur](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Et les sections suivantes supposent que vous l'avez lu et que vous en connaissez les idées principales.
+
+## Cours TestDriven.io
+
+Si vous souhaitez suivre un cours pour débutants avancés pour compléter cette section de la documentation, vous pouvez consulter : <a href="https://testdrive.io/courses/tdd-fastapi/" class="external- link" target="_blank">Développement piloté par les tests avec FastAPI et Docker</a> par **TestDriven.io**.
+
+10 % de tous les bénéfices de ce cours sont reversés au développement de **FastAPI**. 🎉 😄

docs/fr/docs/advanced/path-operation-advanced-configuration.md

@@ -0,0 +1,170 @@
+# Configuration avancée des paramètres de chemin
+
+## ID d'opération OpenAPI
+
+/// warning | Attention
+
+Si vous n'êtes pas un "expert" en OpenAPI, vous n'en avez probablement pas besoin.
+
+///
+
+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`.
+
+Vous devez vous assurer qu'il est unique pour chaque opération.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py hl[6] *}
+
+### Utilisation du nom *path operation function* comme operationId
+
+Si vous souhaitez utiliser les noms de fonction de vos API comme `operationId`, vous pouvez les parcourir tous et remplacer chaque `operation_id` de l'*opération de chemin* en utilisant leur `APIRoute.name`.
+
+Vous devriez le faire après avoir ajouté toutes vos *paramètres de chemin*.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002.py hl[2,12:21,24] *}
+
+/// tip | Astuce
+
+Si vous appelez manuellement `app.openapi()`, vous devez mettre à jour les `operationId` avant.
+
+///
+
+/// warning | Attention
+
+Pour faire cela, vous devez vous assurer que chacun de vos *chemin* ait un nom unique.
+
+Même s'ils se trouvent dans des modules différents (fichiers Python).
+
+///
+
+## Exclusion d'OpenAPI
+
+Pour exclure un *chemin* du schéma OpenAPI généré (et donc des systèmes de documentation automatiques), utilisez le paramètre `include_in_schema` et assignez-lui la valeur `False` :
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003.py hl[6] *}
+
+## Description avancée de docstring
+
+Vous pouvez limiter le texte utilisé de la docstring d'une *fonction de chemin* qui sera affiché sur OpenAPI.
+
+L'ajout d'un `\f` (un caractère d'échappement "form feed") va permettre à **FastAPI** de tronquer la sortie utilisée pour OpenAPI à ce stade.
+
+Il n'apparaîtra pas dans la documentation, mais d'autres outils (tel que Sphinx) pourront utiliser le reste.
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004.py hl[19:29] *}
+
+## Réponses supplémentaires
+
+Vous avez probablement vu comment déclarer le `response_model` et le `status_code` pour une *opération de chemin*.
+
+Cela définit les métadonnées sur la réponse principale d'une *opération de chemin*.
+
+Vous pouvez également déclarer des réponses supplémentaires avec leurs modèles, codes de statut, etc.
+
+Il y a un chapitre entier ici dans la documentation à ce sujet, vous pouvez le lire sur [Réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
+
+## OpenAPI supplémentaire
+
+Lorsque vous déclarez un *chemin* dans votre application, **FastAPI** génère automatiquement les métadonnées concernant ce *chemin* à inclure dans le schéma OpenAPI.
+
+/// note | Détails techniques
+
+La spécification OpenAPI appelle ces métadonnées des <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object" class="external-link" target="_blank">Objets d'opération</a>.
+
+///
+
+Il contient toutes les informations sur le *chemin* et est utilisé pour générer automatiquement la documentation.
+
+Il inclut les `tags`, `parameters`, `requestBody`, `responses`, etc.
+
+Ce schéma OpenAPI spécifique aux *operations* est normalement généré automatiquement par **FastAPI**, mais vous pouvez également l'étendre.
+
+/// tip | Astuce
+
+Si vous avez seulement besoin de déclarer des réponses supplémentaires, un moyen plus pratique de le faire est d'utiliser les [réponses supplémentaires dans OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
+
+///
+
+Vous pouvez étendre le schéma OpenAPI pour une *opération de chemin* en utilisant le paramètre `openapi_extra`.
+
+### Extensions OpenAPI
+
+Cet `openapi_extra` peut être utile, par exemple, pour déclarer [OpenAPI Extensions](https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#specificationExtensions) :
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial005.py hl[6] *}
+
+Si vous ouvrez la documentation automatique de l'API, votre extension apparaîtra au bas du *chemin* spécifique.
+
+<img src="/img/tutorial/path-operation-advanced-configuration/image01.png">
+
+Et dans le fichier openapi généré (`/openapi.json`), vous verrez également votre extension dans le cadre du *chemin* spécifique :
+
+```JSON hl_lines="22"
+{
+    "openapi": "3.0.2",
+    "info": {
+        "title": "FastAPI",
+        "version": "0.1.0"
+    },
+    "paths": {
+        "/items/": {
+            "get": {
+                "summary": "Read Items",
+                "operationId": "read_items_items__get",
+                "responses": {
+                    "200": {
+                        "description": "Successful Response",
+                        "content": {
+                            "application/json": {
+                                "schema": {}
+                            }
+                        }
+                    }
+                },
+                "x-aperture-labs-portal": "blue"
+            }
+        }
+    }
+}
+```
+
+### Personnalisation du Schéma OpenAPI pour un chemin
+
+Le dictionnaire contenu dans la variable `openapi_extra` sera fusionné avec le schéma OpenAPI généré automatiquement pour l'*opération de chemin*.
+
+Ainsi, vous pouvez ajouter des données supplémentaires au schéma généré automatiquement.
+
+Par exemple, vous pouvez décider de lire et de valider la requête avec votre propre code, sans utiliser les fonctionnalités automatiques de validation proposée par Pydantic, mais vous pouvez toujours définir la requête dans le schéma OpenAPI.
+
+Vous pouvez le faire avec `openapi_extra` :
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006.py hl[20:37,39:40] *}
+
+Dans cet exemple, nous n'avons déclaré aucun modèle Pydantic. En fait, le corps de la requête n'est même pas <abbr title="converti d'un format simple, comme des octets, en objets Python">parsé</abbr> en tant que JSON, il est lu directement en tant que `bytes`, et la fonction `magic_data_reader()` serait chargé de l'analyser d'une manière ou d'une autre.
+
+Néanmoins, nous pouvons déclarer le schéma attendu pour le corps de la requête.
+
+### Type de contenu OpenAPI personnalisé
+
+En utilisant cette même astuce, vous pouvez utiliser un modèle Pydantic pour définir le schéma JSON qui est ensuite inclus dans la section de schéma OpenAPI personnalisée pour le *chemin* concerné.
+
+Et vous pouvez le faire même si le type de données dans la requête n'est pas au format JSON.
+
+Dans cet exemple, nous n'utilisons pas les fonctionnalités de FastAPI pour extraire le schéma JSON des modèles Pydantic ni la validation automatique pour JSON. En fait, nous déclarons le type de contenu de la requête en tant que YAML, et non JSON :
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[17:22,24] *}
+
+Néanmoins, bien que nous n'utilisions pas la fonctionnalité par défaut, nous utilisons toujours un modèle Pydantic pour générer manuellement le schéma JSON pour les données que nous souhaitons recevoir en YAML.
+
+Ensuite, nous utilisons directement la requête et extrayons son contenu en tant qu'octets. Cela signifie que FastAPI n'essaiera même pas d'analyser le payload de la requête en tant que JSON.
+
+Et nous analysons directement ce contenu YAML, puis nous utilisons à nouveau le même modèle Pydantic pour valider le contenu YAML :
+
+{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[26:33] *}
+
+/// tip | Astuce
+
+Ici, nous réutilisons le même modèle Pydantic.
+
+Mais nous aurions pu tout aussi bien pu le valider d'une autre manière.
+
+///

docs/fr/docs/advanced/response-directly.md

@@ -0,0 +1,65 @@
+# Renvoyer directement une réponse
+
+Lorsque vous créez une *opération de chemins* **FastAPI**, vous pouvez normalement retourner n'importe quelle donnée : un `dict`, une `list`, un modèle Pydantic, un modèle de base de données, etc.
+
+Par défaut, **FastAPI** convertirait automatiquement cette valeur de retour en JSON en utilisant le `jsonable_encoder` expliqué dans [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Ensuite, en arrière-plan, il mettra ces données JSON-compatible (par exemple un `dict`) à l'intérieur d'un `JSONResponse` qui sera utilisé pour envoyer la réponse au client.
+
+Mais vous pouvez retourner une `JSONResponse` directement à partir de vos *opérations de chemin*.
+
+Cela peut être utile, par exemple, pour retourner des en-têtes personnalisés ou des cookies.
+
+## Renvoyer une `Response`
+
+En fait, vous pouvez retourner n'importe quelle `Response` ou n'importe quelle sous-classe de celle-ci.
+
+/// note | Remarque
+
+`JSONResponse` est elle-même une sous-classe de `Response`.
+
+///
+
+Et quand vous retournez une `Response`, **FastAPI** la transmet directement.
+
+Elle ne fera aucune conversion de données avec les modèles Pydantic, elle ne convertira pas le contenu en un type quelconque.
+
+Cela vous donne beaucoup de flexibilité. Vous pouvez retourner n'importe quel type de données, surcharger n'importe quelle déclaration ou validation de données.
+
+## Utiliser le `jsonable_encoder` dans une `Response`
+
+Parce que **FastAPI** n'apporte aucune modification à une `Response` que vous retournez, vous devez vous assurer que son contenu est prêt à être utilisé (sérialisable).
+
+Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON.
+
+Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :
+
+{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001.py hl[6:7,21:22] *}
+
+/// note | Détails techniques
+
+Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.
+
+**FastAPI** fournit le même objet `starlette.responses` que `fastapi.responses` juste par commodité pour le développeur. Mais la plupart des réponses disponibles proviennent directement de Starlette.
+
+///
+
+## Renvoyer une `Response` personnalisée
+
+L'exemple ci-dessus montre toutes les parties dont vous avez besoin, mais il n'est pas encore très utile, car vous auriez pu retourner l'`item` directement, et **FastAPI** l'aurait mis dans une `JSONResponse` pour vous, en le convertissant en `dict`, etc. Tout cela par défaut.
+
+Maintenant, voyons comment vous pourriez utiliser cela pour retourner une réponse personnalisée.
+
+Disons que vous voulez retourner une réponse <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/XML" class="external-link" target="_blank">XML</a>.
+
+Vous pouvez mettre votre contenu XML dans une chaîne de caractères, la placer dans une `Response`, et la retourner :
+
+{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}
+
+## Notes
+
+Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, ses données ne sont pas validées, converties (sérialisées), ni documentées automatiquement.
+
+Mais vous pouvez toujours les documenter comme décrit dans [Additional Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Vous pouvez voir dans les sections suivantes comment utiliser/déclarer ces `Response`s personnalisées tout en conservant la conversion automatique des données, la documentation, etc.

docs/fr/docs/alternatives.md

@@ -0,0 +1,522 @@
+# Alternatives, inspiration et comparaisons
+
+Ce qui a inspiré **FastAPI**, comment il se compare à d'autres solutions et ce qu'il en a appris.
+
+## Intro
+
+**FastAPI** n'existerait pas sans les précédentes contributions d'autres projets.
+
+De nombreux outils ont été créés auparavant et ont contribué à inspirer sa création.
+
+J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de combler toutes les
+fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.
+
+Mais à un moment donné il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offrait toutes ces
+fonctionnalités, en reprenant et en combinant de la meilleure façon possible les meilleures idées des outils
+précédents, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (type hints depuis Python 3.6+).
+
+## Outils précédents
+
+### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a>
+
+C'est le framework Python le plus populaire et il bénéficie d'une grande confiance. Il est utilisé pour construire
+des systèmes tel qu'Instagram.
+
+Il est relativement fortement couplé aux bases de données relationnelles (comme MySQL ou PostgreSQL), de sorte qu'il
+n'est pas très facile d'utiliser une base de données NoSQL (comme Couchbase, MongoDB, Cassandra, etc.) comme principal moyen de
+stockage.
+
+Il a été créé pour générer le HTML en backend, pas pour créer des API consommées par un frontend moderne (comme React, Vue.js et Angular) ou par d'autres systèmes (comme les appareils <abbr title="Internet of Things">IoT</abbr>) communiquant avec lui.
+
+### <a href="https://www.django-rest-framework.org/" class="external-link" target="_blank">Django REST Framework</a>
+
+Django REST framework a été conçu comme une boîte à outils flexible permettant de construire des API Web à partir de Django, afin d'améliorer ses capacités en matière d'API.
+
+Il est utilisé par de nombreuses entreprises, dont Mozilla, Red Hat et Eventbrite.
+
+Il s'agissait de l'un des premiers exemples de **documentation automatique pour API**, et c'est précisément l'une des
+premières idées qui a inspiré "la recherche de" **FastAPI**.
+
+/// note
+
+Django REST framework a été créé par Tom Christie. Le créateur de Starlette et Uvicorn, sur lesquels **FastAPI** est basé.
+
+///
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Avoir une interface de documentation automatique de l'API.
+
+///
+
+### <a href="https://flask.palletsprojects.com" class="external-link" target="_blank">Flask</a>
+
+Flask est un "micro-framework", il ne comprend pas d'intégrations de bases de données ni beaucoup de choses qui sont fournies par défaut dans Django.
+
+Cette simplicité et cette flexibilité permettent d'utiliser des bases de données NoSQL comme principal système de stockage de données.
+
+Comme il est très simple, son apprentissage est relativement intuitif, bien que la documentation soit quelque peu
+technique par moments.
+
+Il est aussi couramment utilisé pour d'autres applications qui n'ont pas nécessairement besoin d'une base de données, de gestion des utilisateurs ou de l'une des nombreuses fonctionnalités préinstallées dans Django. Bien que beaucoup de ces fonctionnalités puissent être ajoutées avec des plug-ins.
+
+Ce découplage des parties, et le fait d'être un "micro-framework" qui puisse être étendu pour couvrir exactement ce
+qui est nécessaire, était une caractéristique clé que je voulais conserver.
+
+Compte tenu de la simplicité de Flask, il semblait bien adapté à la création d'API. La prochaine chose à trouver était un "Django REST Framework" pour Flask.
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Être un micro-framework. Il est donc facile de combiner les outils et les pièces nécessaires.
+
+Proposer un système de routage simple et facile à utiliser.
+
+///
+
+### <a href="https://requests.readthedocs.io" class="external-link" target="_blank">Requests</a>
+
+**FastAPI** n'est pas réellement une alternative à **Requests**. Leur cadre est très différent.
+
+Il serait en fait plus courant d'utiliser Requests _à l'intérieur_ d'une application FastAPI.
+
+Mais quand même, FastAPI s'est inspiré de Requests.
+
+**Requests** est une bibliothèque pour _interagir_ avec les API (en tant que client), tandis que **FastAPI** est une bibliothèque pour _créer_ des API (en tant que serveur).
+
+Ils sont, plus ou moins, aux extrémités opposées, se complétant l'un l'autre.
+
+Requests a un design très simple et intuitif, il est très facile à utiliser, avec des valeurs par défaut raisonnables, tout en étant très puissant et personnalisable.
+
+C'est pourquoi, comme le dit le site officiel :
+
+> Requests est l'un des packages Python les plus téléchargés de tous les temps
+
+La façon dont vous l'utilisez est très simple. Par exemple, pour faire une requête `GET`, vous devez écrire :
+
+```Python
+response = requests.get("http://example.com/some/url")
+```
+
+En contrepartie l'API _des opérations de chemin_ de FastAPI pourrait ressembler à ceci :
+
+```Python hl_lines="1"
+@app.get("/some/url")
+def read_url():
+    return {"message": "Hello World"}
+```
+
+Notez les similitudes entre `requests.get(...)` et `@app.get(...)`.
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Avoir une API simple et intuitive.
+
+Utiliser les noms de méthodes HTTP (opérations) directement, de manière simple et intuitive. \* Avoir des valeurs par défaut raisonnables, mais des personnalisations puissantes.
+
+///
+
+### <a href="https://swagger.io/" class="external-link" target="_blank">Swagger</a> / <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a>
+
+La principale fonctionnalité que j'ai emprunté à Django REST Framework était la documentation automatique des API.
+
+Puis j'ai découvert qu'il existait une norme pour documenter les API, en utilisant JSON (ou YAML, une extension de JSON) appelée Swagger.
+
+Il existait déjà une interface utilisateur Web pour les API Swagger. Donc, être capable de générer une documentation
+Swagger pour une API permettrait d'utiliser cette interface utilisateur web automatiquement.
+
+À un moment donné, Swagger a été cédé à la Fondation Linux, puis a été rebaptisé OpenAPI.
+
+C'est pourquoi, lorsqu'on parle de la version 2.0, il est courant de dire "Swagger", et pour la version 3+ "OpenAPI".
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Adopter et utiliser une norme ouverte pour les spécifications des API, au lieu d'un schéma personnalisé.
+
+Intégrer des outils d'interface utilisateur basés sur des normes :
+
+* <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>
+* <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>
+
+Ces deux-là ont été choisis parce qu'ils sont populaires et stables, mais en faisant une recherche rapide, vous pourriez trouver des dizaines d'alternatives supplémentaires pour OpenAPI (que vous pouvez utiliser avec **FastAPI**).
+
+///
+
+### Frameworks REST pour Flask
+
+Il y a plusieurs frameworks REST pour Flask, mais après avoir investi du temps et du travail pour les étudier, j'ai
+découvert que le développement de beaucoup d'entre eux sont suspendus ou abandonnés, avec plusieurs problèmes
+permanents qui les rendent inadaptés.
+
+### <a href="https://marshmallow.readthedocs.io/en/3.0/" class="external-link" target="_blank">Marshmallow</a>
+
+L'une des principales fonctionnalités nécessaires aux systèmes API est la "<abbr title="également appelée
+marshalling, conversion">sérialisation</abbr>" des données, qui consiste à prendre les données du code (Python) et à
+les convertir en quelque chose qui peut être envoyé sur le réseau. Par exemple, convertir un objet contenant des
+données provenant d'une base de données en un objet JSON. Convertir des objets `datetime` en strings, etc.
+
+La validation des données est une autre fonctionnalité importante dont ont besoin les API. Elle permet de s'assurer
+que les données sont valides, compte tenu de certains paramètres. Par exemple, qu'un champ est un `int`, et non un
+string.
+Ceci est particulièrement utile pour les données entrantes.
+
+Sans un système de validation des données, vous devriez effectuer toutes les vérifications à la main, dans le code.
+
+Ces fonctionnalités sont ce pourquoi Marshmallow a été construit. C'est une excellente bibliothèque, et je l'ai déjà beaucoup utilisée.
+
+Mais elle a été créée avant que les type hints n'existent en Python. Ainsi, pour définir chaque <abbr title="la définition de
+la façon dont les données doivent être formées">schéma</abbr>, vous devez utiliser des utilitaires et des classes spécifiques fournies par Marshmallow.
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Utilisez du code pour définir des "schémas" qui fournissent automatiquement les types de données et la validation.
+
+///
+
+### <a href="https://webargs.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Webargs</a>
+
+Une autre grande fonctionnalité requise par les API est le <abbr title="la lecture et la conversion en données
+Python">parsing</abbr> des données provenant des requêtes entrantes.
+
+Webargs est un outil qui a été créé pour fournir cela par-dessus plusieurs frameworks, dont Flask.
+
+Il utilise Marshmallow pour effectuer la validation des données. Et il a été créé par les mêmes développeurs.
+
+C'est un outil formidable et je l'ai beaucoup utilisé aussi, avant d'avoir **FastAPI**.
+
+/// info
+
+Webargs a été créé par les développeurs de Marshmallow.
+
+///
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Disposer d'une validation automatique des données des requêtes entrantes.
+
+///
+
+### <a href="https://apispec.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">APISpec</a>
+
+Marshmallow et Webargs fournissent la validation, l'analyse et la sérialisation en tant que plug-ins.
+
+Mais la documentation fait toujours défaut. C'est alors qu'APISpec a été créé.
+
+Il s'agit d'un plug-in pour de nombreux frameworks (et il existe également un plug-in pour Starlette).
+
+Le principe est le suivant : vous écrivez la définition du schéma au format YAML dans la docstring de chaque fonction gérant une route.
+
+Et il génère des schémas OpenAPI.
+
+C'est ainsi que cela fonctionne dans Flask, Starlette, Responder, etc.
+
+Mais alors, nous avons à nouveau le problème d'avoir une micro-syntaxe, dans une docstring Python (un gros morceau de YAML).
+
+L'éditeur ne peut guère aider en la matière. Et si nous modifions les paramètres ou les schémas Marshmallow et que nous oublions de modifier également cette docstring YAML, le schéma généré deviendrait obsolète.
+
+/// info
+
+APISpec a été créé par les développeurs de Marshmallow.
+
+///
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Supporter la norme ouverte pour les API, OpenAPI.
+
+///
+
+### <a href="https://flask-apispec.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Flask-apispec</a>
+
+C'est un plug-in pour Flask, qui relie Webargs, Marshmallow et APISpec.
+
+Il utilise les informations de Webargs et Marshmallow pour générer automatiquement des schémas OpenAPI, en utilisant APISpec.
+
+C'est un excellent outil, très sous-estimé. Il devrait être beaucoup plus populaire que de nombreux plug-ins Flask. C'est peut-être dû au fait que sa documentation est trop concise et abstraite.
+
+Cela a permis de ne pas avoir à écrire YAML (une autre syntaxe) à l'intérieur des docstrings Python.
+
+Cette combinaison de Flask, Flask-apispec avec Marshmallow et Webargs était ma stack backend préférée jusqu'à la création de **FastAPI**.
+
+Son utilisation a conduit à la création de plusieurs générateurs Flask full-stack. Ce sont les principales stacks que
+j'ai (ainsi que plusieurs équipes externes) utilisées jusqu'à présent :
+
+- <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack</a>
+- <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchbase</a>
+- <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-flask-couchdb</a>
+
+Ces mêmes générateurs full-stack ont servi de base aux [Générateurs de projets pour **FastAPI**](project-generation.md){.internal-link target=\_blank}.
+
+/// info
+
+Flask-apispec a été créé par les développeurs de Marshmallow.
+
+///
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Générer le schéma OpenAPI automatiquement, à partir du même code qui définit la sérialisation et la validation.
+
+///
+
+### <a href="https://nestjs.com/" class="external-link" target="_blank">NestJS</a> (et <a href="https://angular.io/" class="external-link" target="_blank">Angular</a>)
+
+Ce n'est même pas du Python, NestJS est un framework JavaScript (TypeScript) NodeJS inspiré d'Angular.
+
+Il réalise quelque chose de similaire à ce qui peut être fait avec Flask-apispec.
+
+Il possède un système d'injection de dépendances intégré, inspiré d'Angular 2. Il nécessite de pré-enregistrer les "injectables" (comme tous les autres systèmes d'injection de dépendances que je connais), donc, cela ajoute à la verbosité et à la répétition du code.
+
+Comme les paramètres sont décrits avec des types TypeScript (similaires aux type hints de Python), la prise en charge
+par l'éditeur est assez bonne.
+
+Mais comme les données TypeScript ne sont pas préservées après la compilation en JavaScript, il ne peut pas compter sur les types pour définir la validation, la sérialisation et la documentation en même temps. En raison de cela et de certaines décisions de conception, pour obtenir la validation, la sérialisation et la génération automatique de schémas, il est nécessaire d'ajouter des décorateurs à de nombreux endroits. Cela devient donc assez verbeux.
+
+Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Utiliser les types Python pour bénéficier d'un excellent support de l'éditeur.
+
+Disposer d'un puissant système d'injection de dépendances. Trouver un moyen de minimiser la répétition du code.
+
+///
+
+### <a href="https://sanic.readthedocs.io/en/latest/" class="external-link" target="_blank">Sanic</a>
+
+C'était l'un des premiers frameworks Python extrêmement rapides basés sur `asyncio`. Il a été conçu pour être très similaire à Flask.
+
+/// note | Détails techniques
+
+Il utilisait <a href="https://github.com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a> au lieu du système par défaut de Python `asyncio`. C'est ce qui l'a rendu si rapide.
+
+Il a clairement inspiré Uvicorn et Starlette, qui sont actuellement plus rapides que Sanic dans les benchmarks.
+
+///
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Trouvez un moyen d'avoir une performance folle.
+
+C'est pourquoi **FastAPI** est basé sur Starlette, car il s'agit du framework le plus rapide disponible (testé par des benchmarks tiers).
+
+///
+
+### <a href="https://falconframework.org/" class="external-link" target="_blank">Falcon</a>
+
+Falcon est un autre framework Python haute performance, il est conçu pour être minimal, et est utilisé comme fondation pour d'autres frameworks comme Hug.
+
+Il utilise le standard précédent pour les frameworks web Python (WSGI) qui est synchrone, donc il ne peut pas gérer les WebSockets et d'autres cas d'utilisation. Néanmoins, il offre de très bonnes performances.
+
+Il est conçu pour avoir des fonctions qui reçoivent deux paramètres, une "requête" et une "réponse". Ensuite, vous
+"lisez" des parties de la requête et "écrivez" des parties dans la réponse. En raison de cette conception, il n'est
+pas possible de déclarer des paramètres de requête et des corps avec des indications de type Python standard comme paramètres de fonction.
+
+Ainsi, la validation, la sérialisation et la documentation des données doivent être effectuées dans le code, et non pas automatiquement. Ou bien elles doivent être implémentées comme un framework au-dessus de Falcon, comme Hug. Cette même distinction se retrouve dans d'autres frameworks qui s'inspirent de la conception de Falcon, qui consiste à avoir un objet de requête et un objet de réponse comme paramètres.
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Trouver des moyens d'obtenir de bonnes performances.
+
+Avec Hug (puisque Hug est basé sur Falcon), **FastAPI** a inspiré la déclaration d'un paramètre `response` dans les fonctions.
+
+Bien que dans FastAPI, il est facultatif, et est utilisé principalement pour définir les en-têtes, les cookies, et les codes de statut alternatifs.
+
+///
+
+### <a href="https://moltenframework.com/" class="external-link" target="_blank">Molten</a>
+
+J'ai découvert Molten lors des premières étapes de développement de **FastAPI**. Et il a des idées assez similaires :
+
+- Basé sur les type hints Python.
+- Validation et documentation via ces types.
+- Système d'injection de dépendances.
+
+Il n'utilise pas une librairie tiers de validation, sérialisation et de documentation tel que Pydantic, il utilise son propre système. Ainsi, ces définitions de types de données ne sont pas réutilisables aussi facilement.
+
+Il nécessite une configuration un peu plus verbeuse. Et comme il est basé sur WSGI (au lieu dASGI), il n'est pas
+conçu pour profiter des hautes performances fournies par des outils comme Uvicorn, Starlette et Sanic.
+
+Le système d'injection de dépendances exige le pré-enregistrement des dépendances et les dépendances sont résolues sur la base des types déclarés. Ainsi, il n'est pas possible de déclarer plus d'un "composant" qui fournit un certain type.
+
+Les routes sont déclarées à un seul endroit, en utilisant des fonctions déclarées à d'autres endroits (au lieu
+d'utiliser des décorateurs qui peuvent être placés juste au-dessus de la fonction qui gère l'endpoint). Cette
+méthode est plus proche de celle de Django que de celle de Flask (et Starlette). Il sépare dans le code des choses
+qui sont relativement fortement couplées.
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Définir des validations supplémentaires pour les types de données utilisant la valeur "par défaut" des attributs du modèle. Ceci améliore le support de l'éditeur, et n'était pas disponible dans Pydantic auparavant.
+
+Cela a en fait inspiré la mise à jour de certaines parties de Pydantic, afin de supporter le même style de déclaration de validation (toute cette fonctionnalité est maintenant déjà disponible dans Pydantic).
+
+///
+
+### <a href="https://github.com/hugapi/hug" class="external-link" target="_blank">Hug</a>
+
+Hug a été l'un des premiers frameworks à implémenter la déclaration des types de paramètres d'API en utilisant les type hints Python. C'était une excellente idée qui a inspiré d'autres outils à faire de même.
+
+Il utilisait des types personnalisés dans ses déclarations au lieu des types Python standard, mais c'était tout de même un énorme pas en avant.
+
+Il a également été l'un des premiers frameworks à générer un schéma personnalisé déclarant l'ensemble de l'API en JSON.
+
+Il n'était pas basé sur une norme comme OpenAPI et JSON Schema. Il ne serait donc pas simple de l'intégrer à d'autres outils, comme Swagger UI. Mais encore une fois, c'était une idée très innovante.
+
+Il présente une caractéristique intéressante et peu commune : à l'aide du même framework, il est possible de créer des
+API et des CLI.
+
+Comme il est basé sur l'ancienne norme pour les frameworks web Python synchrones (WSGI), il ne peut pas gérer les Websockets et autres, bien qu'il soit également très performant.
+
+/// info
+
+Hug a été créé par Timothy Crosley, le créateur de <a href="https://github.com/timothycrosley/isort" class="external-link" target="_blank">`isort`</a>, un excellent outil pour trier automatiquement les imports dans les fichiers Python.
+
+///
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Hug a inspiré certaines parties d'APIStar, et était l'un des outils que je trouvais les plus prometteurs, à côté d'APIStar.
+
+Hug a contribué à inspirer **FastAPI** pour utiliser les type hints Python
+pour déclarer les paramètres, et pour générer automatiquement un schéma définissant l'API.
+
+Hug a inspiré **FastAPI** pour déclarer un paramètre `response` dans les fonctions pour définir les en-têtes et les cookies.
+
+///
+
+### <a href="https://github.com/encode/apistar" class="external-link" target="_blank">APIStar</a> (<= 0.5)
+
+Juste avant de décider de développer **FastAPI**, j'ai trouvé le serveur **APIStar**. Il contenait presque tout ce
+que je recherchais et avait un beau design.
+
+C'était l'une des premières implémentations d'un framework utilisant les type hints Python pour déclarer les paramètres
+et les requêtes que j'ai vues (avant NestJS et Molten). Je l'ai trouvé plus ou moins en même temps que Hug. Mais APIStar utilisait le standard OpenAPI.
+
+Il disposait de la validation automatique, sérialisation des données et d'une génération de schéma OpenAPI basée sur les mêmes type hints à plusieurs endroits.
+
+La définition du schéma de corps de requête n'utilisait pas les mêmes type hints Python que Pydantic, il était un peu plus proche de Marshmallow, donc le support de l'éditeur n'était pas aussi bon, mais APIStar était quand même la meilleure option disponible.
+
+Il avait les meilleures performances d'après les benchmarks de l'époque (seulement surpassé par Starlette).
+
+Au départ, il ne disposait pas d'une interface web de documentation automatique de l'API, mais je savais que je pouvais lui ajouter une interface Swagger.
+
+Il avait un système d'injection de dépendances. Il nécessitait un pré-enregistrement des composants, comme d'autres outils discutés ci-dessus. Mais c'était quand même une excellente fonctionnalité.
+
+Je n'ai jamais pu l'utiliser dans un projet complet, car il n'avait pas d'intégration de sécurité, et je ne pouvais donc pas remplacer toutes les fonctionnalités que j'avais avec les générateurs complets basés sur Flask-apispec. J'avais dans mon backlog de projets de créer une pull request pour ajouter cette fonctionnalité.
+
+Mais ensuite, le projet a changé d'orientation.
+
+Il ne s'agissait plus d'un framework web API, le créateur devant se concentrer sur Starlette.
+
+Maintenant, APIStar est un ensemble d'outils pour valider les spécifications OpenAPI, et non un framework web.
+
+/// info
+
+APIStar a été créé par Tom Christie. Le même gars qui a créé :
+
+* Django REST Framework
+* Starlette (sur lequel **FastAPI** est basé)
+* Uvicorn (utilisé par Starlette et **FastAPI**)
+
+///
+
+/// check | A inspiré **FastAPI** à
+
+Exister.
+
+L'idée de déclarer plusieurs choses (validation des données, sérialisation et documentation) avec les mêmes types Python, tout en offrant un excellent support pour les éditeurs, était pour moi une idée brillante.
+
+Et après avoir longtemps cherché un framework similaire et testé de nombreuses alternatives, APIStar était la meilleure option disponible.
+
+Puis APIStar a cessé d'exister en tant que serveur et Starlette a été créé, et a constitué une meilleure base pour un tel système. Ce fut l'inspiration finale pour construire **FastAPI**.
+
+Je considère **FastAPI** comme un "successeur spirituel" d'APIStar, tout en améliorant et en augmentant les fonctionnalités, le système de typage et d'autres parties, sur la base des enseignements tirés de tous ces outils précédents.
+
+///
+
+## Utilisés par **FastAPI**
+
+### <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>
+
+Pydantic est une bibliothèque permettant de définir la validation, la sérialisation et la documentation des données (à l'aide de JSON Schema) en se basant sur les Python type hints.
+
+Cela le rend extrêmement intuitif.
+
+Il est comparable à Marshmallow. Bien qu'il soit plus rapide que Marshmallow dans les benchmarks. Et comme il est
+basé sur les mêmes type hints Python, le support de l'éditeur est grand.
+
+/// check | **FastAPI** l'utilise pour
+
+Gérer toute la validation des données, leur sérialisation et la documentation automatique du modèle (basée sur le schéma JSON).
+
+**FastAPI** prend ensuite ces données JSON Schema et les place dans OpenAPI, en plus de toutes les autres choses qu'il fait.
+
+///
+
+### <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>
+
+Starlette est un framework/toolkit léger <abbr title="Le nouveau standard pour construire des applications web asynchrones en Python">ASGI</abbr>, qui est idéal pour construire des services asyncio performants.
+
+Il est très simple et intuitif. Il est conçu pour être facilement extensible et avoir des composants modulaires.
+
+Il offre :
+
+- Des performances vraiment impressionnantes.
+- Le support des WebSockets.
+- Le support de GraphQL.
+- Les tâches d'arrière-plan.
+- Les événements de démarrage et d'arrêt.
+- Un client de test basé sur request.
+- CORS, GZip, fichiers statiques, streaming des réponses.
+- Le support des sessions et des cookies.
+- Une couverture de test à 100 %.
+- 100 % de la base de code avec des annotations de type.
+- Zéro forte dépendance à d'autres packages.
+
+Starlette est actuellement le framework Python le plus rapide testé. Seulement dépassé par Uvicorn, qui n'est pas un framework, mais un serveur.
+
+Starlette fournit toutes les fonctionnalités de base d'un micro-framework web.
+
+Mais il ne fournit pas de validation automatique des données, de sérialisation ou de documentation.
+
+C'est l'une des principales choses que **FastAPI** ajoute par-dessus, le tout basé sur les type hints Python (en utilisant Pydantic). Cela, plus le système d'injection de dépendances, les utilitaires de sécurité, la génération de schémas OpenAPI, etc.
+
+/// note | Détails techniques
+
+ASGI est une nouvelle "norme" développée par les membres de l'équipe principale de Django. Il ne s'agit pas encore d'une "norme Python" (un PEP), bien qu'ils soient en train de le faire.
+
+Néanmoins, il est déjà utilisé comme "standard" par plusieurs outils. Cela améliore grandement l'interopérabilité, puisque vous pouvez remplacer Uvicorn par n'importe quel autre serveur ASGI (comme Daphne ou Hypercorn), ou vous pouvez ajouter des outils compatibles ASGI, comme `python-socketio`.
+
+///
+
+/// check | **FastAPI** l'utilise pour
+
+Gérer toutes les parties web de base. Ajouter des fonctionnalités par-dessus.
+
+La classe `FastAPI` elle-même hérite directement de la classe `Starlette`.
+
+Ainsi, tout ce que vous pouvez faire avec Starlette, vous pouvez le faire directement avec **FastAPI**, car il s'agit en fait de Starlette sous stéroïdes.
+
+///
+
+### <a href="https://www.uvicorn.dev/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>
+
+Uvicorn est un serveur ASGI rapide comme l'éclair, basé sur uvloop et httptools.
+
+Il ne s'agit pas d'un framework web, mais d'un serveur. Par exemple, il ne fournit pas d'outils pour le routing. C'est
+quelque chose qu'un framework comme Starlette (ou **FastAPI**) fournirait par-dessus.
+
+C'est le serveur recommandé pour Starlette et **FastAPI**.
+
+/// check | **FastAPI** le recommande comme
+
+Le serveur web principal pour exécuter les applications **FastAPI**.
+
+Vous pouvez le combiner avec Gunicorn, pour avoir un serveur multi-processus asynchrone.
+
+Pour plus de détails, consultez la section [Déploiement](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.
+
+///
+
+## Benchmarks et vitesse
+
+Pour comprendre, comparer et voir la différence entre Uvicorn, Starlette et FastAPI, consultez la section sur les [Benchmarks](benchmarks.md){.internal-link target=\_blank}.

docs/fr/docs/async.md

@@ -0,0 +1,434 @@
+# Concurrence et les mots-clés async et await
+
+Cette page vise à fournir des détails sur la syntaxe `async def` pour les *fonctions de chemins* et quelques rappels sur le code asynchrone, la concurrence et le parallélisme.
+
+## Vous êtes pressés ?
+
+<abbr title="'too long; didn't read' en anglais, ou 'trop long ; j'ai pas lu'"><strong>TL;DR :</strong></abbr>
+
+Si vous utilisez des bibliothèques tierces qui nécessitent d'être appelées avec `await`, telles que :
+
+```Python
+results = await some_library()
+```
+Alors, déclarez vos *fonctions de chemins* avec `async def` comme ceci :
+
+```Python hl_lines="2"
+@app.get('/')
+async def read_results():
+    results = await some_library()
+    return results
+```
+
+/// note
+
+Vous pouvez uniquement utiliser `await` dans les fonctions créées avec `async def`.
+
+///
+
+---
+
+Si vous utilisez une bibliothèque externe qui communique avec quelque chose (une BDD, une API, un système de fichiers, etc.) et qui ne supporte pas l'utilisation d'`await` (ce qui est actuellement le cas pour la majorité des bibliothèques de BDD), alors déclarez vos *fonctions de chemin* normalement, avec le classique `def`, comme ceci :
+
+```Python hl_lines="2"
+@app.get('/')
+def results():
+    results = some_library()
+    return results
+```
+
+---
+
+Si votre application n'a pas à communiquer avec une bibliothèque externe et pas à attendre de réponse, utilisez `async def`.
+
+---
+
+Si vous ne savez pas, utilisez seulement `def` comme vous le feriez habituellement.
+
+---
+
+**Note** : vous pouvez mélanger `def` et `async def` dans vos *fonctions de chemin* autant que nécessaire, **FastAPI** saura faire ce qu'il faut avec.
+
+Au final, peu importe le cas parmi ceux ci-dessus, **FastAPI** fonctionnera de manière asynchrone et sera extrêmement rapide.
+
+Mais si vous suivez bien les instructions ci-dessus, alors **FastAPI** pourra effectuer quelques optimisations et ainsi améliorer les performances.
+
+## Détails techniques
+
+Les versions modernes de Python supportent le **code asynchrone** grâce aux **"coroutines"** avec les syntaxes **`async` et `await`**.
+
+Analysons les différentes parties de cette phrase dans les sections suivantes :
+
+* **Code asynchrone**
+* **`async` et `await`**
+* **Coroutines**
+
+## Code asynchrone
+
+Faire du code asynchrone signifie que le langage 💬 est capable de dire à l'ordinateur / au programme 🤖 qu'à un moment du code, il 🤖 devra attendre que *quelque chose d'autre* se termine autre part. Disons que ce *quelque chose d'autre* est appelé "fichier-lent" 📝.
+
+Donc, pendant ce temps, l'ordinateur pourra effectuer d'autres tâches, pendant que "fichier-lent" 📝 se termine.
+
+Ensuite l'ordinateur / le programme 🤖 reviendra à chaque fois qu'il en a la chance que ce soit parce qu'il attend à nouveau, ou car il 🤖 a fini tout le travail qu'il avait à faire. Il 🤖 regardera donc si les tâches qu'il attend ont terminé d'être effectuées.
+
+Ensuite, il 🤖 prendra la première tâche à finir (disons, notre "fichier-lent" 📝) et continuera à faire avec cette dernière ce qu'il était censé.
+
+Ce "attendre quelque chose d'autre" fait généralement référence à des opérations <abbr title="Input/Output ou Entrées et Sorties ">I/O</abbr> qui sont relativement "lentes" (comparées à la vitesse du processeur et de la mémoire RAM) telles qu'attendre que :
+
+* de la donnée soit envoyée par le client à travers le réseau
+* de la donnée envoyée depuis votre programme soit reçue par le client à travers le réseau
+* le contenu d'un fichier sur le disque soit lu par le système et passé à votre programme
+* le contenu que votre programme a passé au système soit écrit sur le disque
+* une opération effectuée à distance par une API se termine
+* une opération en BDD se termine
+* une requête à une BDD renvoie un résultat
+* etc.
+
+Le temps d'exécution étant consommé majoritairement par l'attente d'opérations <abbr title="Input/Output ou Entrées et Sorties ">I/O</abbr> on appelle ceci des opérations <a href="https://fr.wikipedia.org/wiki/I/O_bound" class="external-link" target="_blank">"I/O bound"</a>.
+
+Ce concept se nomme l'"asynchronisme" car l'ordinateur / le programme n'a pas besoin d'être "synchronisé" avec la tâche, attendant le moment exact où cette dernière se terminera en ne faisant rien, pour être capable de récupérer le résultat de la tâche et l'utiliser dans la suite des opérations.
+
+À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.
+
+Pour parler de tâches "synchrones" (en opposition à "asynchrones"), on utilise souvent le terme "séquentiel", car l'ordinateur / le programme va effectuer toutes les étapes d'une tâche séquentiellement avant de passer à une autre tâche, même si ces étapes impliquent de l'attente.
+
+### Concurrence et Burgers
+
+L'idée de code **asynchrone** décrite ci-dessus est parfois aussi appelée **"concurrence"**. Ce qui est différent du **"parallélisme"**.
+
+La **concurrence** et le **parallélisme** sont tous deux liés à l'idée de "différentes choses arrivant plus ou moins au même moment".
+
+Mais les détails entre la **concurrence** et le **parallélisme** diffèrent sur de nombreux points.
+
+Pour expliquer la différence, voici une histoire de burgers :
+
+#### Burgers concurrents
+
+Vous amenez votre crush 😍 dans votre fast food 🍔 favori, et faites la queue pendant que le serveur 💁 prend les commandes des personnes devant vous.
+
+<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-01.png" class="illustration">
+
+Puis vient votre tour, vous commandez alors 2 magnifiques burgers 🍔 pour votre crush 😍 et vous.
+
+<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-02.png" class="illustration">
+
+Le serveur 💁 dit quelque chose à son collègue dans la cuisine 👨‍🍳 pour qu'il sache qu'il doit préparer vos burgers 🍔 (bien qu'il soit déjà en train de préparer ceux des clients précédents).
+
+<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-03.png" class="illustration">
+
+Vous payez 💸.
+
+Le serveur 💁 vous donne le numéro assigné à votre commande.
+
+<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-04.png" class="illustration">
+
+Pendant que vous attendez, vous allez choisir une table avec votre crush 😍, vous discutez avec votre crush 😍 pendant un long moment (les burgers étant "magnifiques" ils sont très longs à préparer ✨🍔✨).
+
+Pendant que vous êtes assis à table, en attendant que les burgers 🍔 soient prêts, vous pouvez passer ce temps à admirer à quel point votre crush 😍 est géniale, mignonne et intelligente ✨😍✨.
+
+<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-05.png" class="illustration">
+
+Pendant que vous discutez avec votre crush 😍, de temps en temps vous jetez un coup d'oeil au nombre affiché au-dessus du comptoir pour savoir si c'est à votre tour d'être servis.
+
+Jusqu'au moment où c'est (enfin) votre tour. Vous allez au comptoir, récupérez vos burgers 🍔 et revenez à votre table.
+
+<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-06.png" class="illustration">
+
+Vous et votre crush 😍 mangez les burgers 🍔 et passez un bon moment ✨.
+
+<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-07.png" class="illustration">
+
+/// info
+
+Illustrations proposées par <a href="https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot" class="external-link" target="_blank">Ketrina Thompson</a>. 🎨
+
+///
+
+---
+
+Imaginez que vous êtes l'ordinateur / le programme 🤖 dans cette histoire.
+
+Pendant que vous faites la queue, vous être simplement inactif 😴, attendant votre tour, ne faisant rien de "productif". Mais la queue est rapide car le serveur 💁 prend seulement les commandes (et ne les prépare pas), donc tout va bien.
+
+Ensuite, quand c'est votre tour, vous faites des actions "productives" 🤓, vous étudiez le menu, décidez ce que vous voulez, demandez à votre crush 😍 son choix, payez 💸, vérifiez que vous utilisez la bonne carte de crédit, vérifiez que le montant débité sur la carte est correct, vérifiez que la commande contient les bons produits, etc.
+
+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.
+
+Après vous être écarté du comptoir et vous être assis à votre table avec le numéro de votre commande, vous pouvez tourner 🔀 votre attention vers votre crush 😍, et "travailler" ⏯ 🤓 là-dessus. Vous êtes donc à nouveau en train de faire quelque chose de "productif" 🤓, vous flirtez avec votre crush 😍.
+
+Puis le serveur 💁 dit "J'ai fini de préparer les burgers" 🍔 en mettant votre numéro sur l'affichage du comptoir, mais vous ne courrez pas immédiatement au moment où votre numéro s'affiche. Vous savez que personne ne volera vos burgers 🍔 car vous avez votre numéro et les autres clients ont le leur.
+
+Vous attendez donc que votre crush 😍 finisse son histoire, souriez gentiment et dites que vous allez chercher les burgers ⏸.
+
+Pour finir vous allez au comptoir 🔀, vers la tâche initiale qui est désormais terminée ⏯, récupérez les burgers 🍔, remerciez le serveur et ramenez les burgers 🍔 à votre table. Ceci termine l'étape / la tâche d'interaction avec le comptoir ⏹. Ce qui ensuite, crée une nouvelle tâche de "manger les burgers"  🔀 ⏯, mais la précédente, "récupérer les burgers" est terminée ⏹.
+
+#### Burgers parallèles
+
+Imaginons désormais que ce ne sont pas des "burgers concurrents" mais des "burgers parallèles".
+
+Vous allez avec votre crush 😍 dans un fast food 🍔 parallélisé.
+
+Vous attendez pendant que plusieurs (disons 8) serveurs qui sont aussi des cuisiniers 👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳 prennent les commandes des personnes devant vous.
+
+Chaque personne devant vous attend 🕙 que son burger 🍔 soit prêt avant de quitter le comptoir car chacun des 8 serveurs va lui-même préparer le burger directement avant de prendre la commande suivante.
+
+<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-01.png" class="illustration">
+
+Puis c'est enfin votre tour, vous commandez 2 magnifiques burgers 🍔 pour vous et votre crush 😍.
+
+Vous payez 💸.
+
+<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-02.png" class="illustration">
+
+Le serveur va dans la cuisine 👨‍🍳.
+
+Vous attendez devant le comptoir afin que personne ne prenne vos burgers 🍔 avant vous, vu qu'il n'y a pas de numéro de commande.
+
+<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-03.png" class="illustration">
+
+Vous et votre crush 😍 étant occupés à vérifier que personne ne passe devant vous prendre vos burgers au moment où ils arriveront 🕙, vous ne pouvez pas vous préoccuper de votre crush 😞.
+
+C'est du travail "synchrone", vous être "synchronisés" avec le serveur/cuisinier 👨‍🍳. Vous devez attendre 🕙 et être présent au moment exact où le serveur/cuisinier 👨‍🍳 finira les burgers 🍔 et vous les donnera, sinon quelqu'un risque de vous les prendre.
+
+<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-04.png" class="illustration">
+
+Puis le serveur/cuisinier 👨‍🍳 revient enfin avec vos burgers 🍔, après un long moment d'attente 🕙 devant le comptoir.
+
+<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-05.png" class="illustration">
+
+Vous prenez vos burgers 🍔 et allez à une table avec votre crush 😍
+
+Vous les mangez, et vous avez terminé 🍔 ⏹.
+
+<img src="/img/async/parallel-burgers/parallel-burgers-06.png" class="illustration">
+
+Durant tout ce processus, il n'y a presque pas eu de discussions ou de flirts car la plupart de votre temps à été passé à attendre 🕙 devant le comptoir 😞.
+
+/// info
+
+Illustrations proposées par <a href="https://www.instagram.com/ketrinadrawsalot" class="external-link" target="_blank">Ketrina Thompson</a>. 🎨
+
+///
+
+---
+
+Dans ce scénario de burgers parallèles, vous êtes un ordinateur / programme 🤖 avec deux processeurs (vous et votre crush 😍) attendant 🕙 à deux et dédiant votre attention 🕙 à "attendre devant le comptoir" pour une longue durée.
+
+Le fast-food a 8 processeurs (serveurs/cuisiniers) 👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳. Alors que le fast-food de burgers concurrents en avait 2 (un serveur et un cuisinier).
+
+Et pourtant l'expérience finale n'est pas meilleure 😞.
+
+---
+
+C'est donc l'histoire équivalente parallèle pour les burgers 🍔.
+
+Pour un exemple plus courant dans la "vie réelle", imaginez une banque.
+
+Jusqu'à récemment, la plupart des banques avaient plusieurs caisses (et banquiers) 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 et une unique file d'attente 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.
+
+Tous les banquiers faisaient l'intégralité du travail avec chaque client avant de passer au suivant 👨‍💼⏯.
+
+Et vous deviez attendre 🕙 dans la file pendant un long moment ou vous perdiez votre place.
+
+Vous n'auriez donc probablement pas envie d'amener votre crush 😍 avec vous à la banque 🏦.
+
+#### Conclusion
+
+Dans ce scénario des "burgers du fast-food avec votre crush", comme il y a beaucoup d'attente 🕙, il est très logique d'avoir un système concurrent ⏸🔀⏯.
+
+Et c'est le cas pour la plupart des applications web.
+
+Vous aurez de nombreux, nombreux utilisateurs, mais votre serveur attendra 🕙 que leur connexion peu performante envoie des requêtes.
+
+Puis vous attendrez 🕙 de nouveau que leurs réponses reviennent.
+
+Cette "attente" 🕙 se mesure en microsecondes, mais tout de même, en cumulé cela fait beaucoup d'attente.
+
+C'est pourquoi il est logique d'utiliser du code asynchrone ⏸🔀⏯ pour des APIs web.
+
+Ce type d'asynchronicité est ce qui a rendu NodeJS populaire (bien que NodeJS ne soit pas parallèle) et c'est la force du Go en tant que langage de programmation.
+
+Et c'est le même niveau de performance que celui obtenu avec **FastAPI**.
+
+Et comme on peut avoir du parallélisme et de l'asynchronicité en même temps, on obtient des performances plus hautes que la plupart des frameworks NodeJS et égales à celles du Go, qui est un langage compilé plus proche du C <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r17&hw=ph&test=query&l=zijmkf-1" class="external-link" target="_blank">(tout ça grâce à Starlette)</a>.
+
+### Est-ce que la concurrence est mieux que le parallélisme ?
+
+Nope ! C'est ça la morale de l'histoire.
+
+La concurrence est différente du parallélisme. C'est mieux sur des scénarios **spécifiques** qui impliquent beaucoup d'attente. À cause de ça, c'est généralement bien meilleur que le parallélisme pour le développement d'applications web. Mais pas pour tout.
+
+Donc pour équilibrer tout ça, imaginez l'histoire suivante :
+
+> Vous devez nettoyer une grande et sale maison.
+
+*Oui, c'est toute l'histoire*.
+
+---
+
+Il n'y a plus d'attente 🕙 nulle part, juste beaucoup de travail à effectuer, dans différentes pièces de la maison.
+
+Vous pourriez diviser en différentes sections comme avec les burgers, d'abord le salon, puis la cuisine, etc. Mais vous n'attendez 🕙 rien, vous ne faites que nettoyer et nettoyer, la séparation en sections ne changerait rien au final.
+
+Cela prendrait autant de temps pour finir avec ou sans sections (concurrence) et vous auriez effectué la même quantité de travail.
+
+Mais dans ce cas, si pouviez amener 8 ex-serveurs/cuisiniers/devenus-nettoyeurs 👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳, et que chacun d'eux (plus vous) pouvait prendre une zone de la maison pour la nettoyer, vous pourriez faire tout le travail en parallèle, et finir plus tôt.
+
+Dans ce scénario, chacun des nettoyeurs (vous y compris) serait un processeur, faisant sa partie du travail.
+
+Et comme la plupart du temps d'exécution est pris par du "vrai" travail (et non de l'attente), et que le travail dans un ordinateur est fait par un <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>, ce sont des problèmes dits "CPU bound".
+
+---
+
+Des exemples communs d'opérations "CPU bounds" sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.
+
+Par exemple :
+
+* Traitements d'**audio** et d'**images**.
+* La **vision par ordinateur** : une image est composée de millions de pixels, chaque pixel ayant 3 valeurs / couleurs, les traiter tous va nécessiter d'effectuer des traitements sur chaque pixel, et de préférence tous en même temps.
+* L'apprentissage automatique (ou **Machine Learning**) : cela nécessite de nombreuses multiplications de matrices et vecteurs. Imaginez une énorme feuille de calcul remplie de nombres que vous multiplierez entre eux tous au même moment.
+* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise un processeur spécial pour construire et / ou utiliser ces modèles.
+
+### Concurrence + Parallélisme : Web + Machine Learning
+
+Avec **FastAPI** vous pouvez bénéficier de la concurrence qui est très courante en développement web (c'est l'attrait principal de NodeJS).
+
+Mais vous pouvez aussi profiter du parallélisme et multiprocessing afin de gérer des charges **CPU bound** qui sont récurrentes dans les systèmes de *Machine Learning*.
+
+Ça, ajouté au fait que Python soit le langage le plus populaire pour la **Data Science**, le **Machine Learning** et surtout le **Deep Learning**, font de **FastAPI** un très bon choix pour les APIs et applications de **Data Science** / **Machine Learning**.
+
+Pour comprendre comment mettre en place ce parallélisme en production, allez lire la section [Déploiement](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.
+
+## `async` et `await`
+
+Les versions modernes de Python ont une manière très intuitive de définir le code asynchrone, tout en gardant une apparence de code "séquentiel" classique en laissant Python faire l'attente pour vous au bon moment.
+
+Pour une opération qui nécessite de l'attente avant de donner un résultat et qui supporte ces nouvelles fonctionnalités Python, vous pouvez l'utiliser comme tel :
+
+```Python
+burgers = await get_burgers(2)
+```
+
+Le mot-clé important ici est `await`. Il informe Python qu'il faut attendre ⏸ que `get_burgers(2)` finisse d'effectuer ses opérations 🕙 avant de stocker les résultats dans la variable `burgers`. Grâce à cela, Python saura qu'il peut aller effectuer d'autres opérations 🔀 ⏯ pendant ce temps (comme par exemple recevoir une autre requête).
+
+Pour que `await` fonctionne, il doit être placé dans une fonction qui supporte l'asynchronicité. Pour que ça soit le cas, il faut déclarer cette dernière avec `async def` :
+
+```Python hl_lines="1"
+async def get_burgers(number: int):
+    # Opérations asynchrones pour créer les burgers
+    return burgers
+```
+
+...et non `def` :
+
+```Python hl_lines="2"
+# Ceci n'est pas asynchrone
+def get_sequential_burgers(number: int):
+    # Opérations asynchrones pour créer les burgers
+    return burgers
+```
+
+Avec `async def`, Python sait que dans cette fonction il doit prendre en compte les expressions `await`, et qu'il peut mettre en pause ⏸ l'exécution de la fonction pour aller faire autre chose 🔀 avant de revenir.
+
+Pour appeler une fonction définie avec `async def`, vous devez utiliser `await`. Donc ceci ne marche pas :
+
+```Python
+# Ceci ne fonctionne pas, car get_burgers a été défini avec async def
+burgers = get_burgers(2)
+```
+
+---
+
+Donc, si vous utilisez une bibliothèque qui nécessite que ses fonctions soient appelées avec `await`, vous devez définir la *fonction de chemin* en utilisant `async def` comme dans :
+
+```Python hl_lines="2-3"
+@app.get('/burgers')
+async def read_burgers():
+    burgers = await get_burgers(2)
+    return burgers
+```
+
+### Plus de détails techniques
+
+Vous avez donc compris que `await` peut seulement être utilisé dans des fonctions définies avec `async def`.
+
+Mais en même temps, les fonctions définies avec `async def` doivent être appelées avec `await` et donc dans des fonctions définies elles aussi avec `async def`.
+
+Vous avez donc remarqué ce paradoxe d'oeuf et de la poule, comment appelle-t-on la première fonction `async` ?
+
+Si vous utilisez **FastAPI**, pas besoin de vous en inquiéter, car cette "première" fonction sera votre *fonction de chemin* ; et **FastAPI** saura comment arriver au résultat attendu.
+
+Mais si vous utilisez `async` / `await` sans **FastAPI**, <a href="https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html#coroutine" class="external-link" target="_blank">allez jetez un coup d'oeil à la documentation officielle de Python</a>.
+
+### Autres formes de code asynchrone
+
+L'utilisation d'`async` et `await` est relativement nouvelle dans ce langage.
+
+Mais cela rend la programmation asynchrone bien plus simple.
+
+Cette même syntaxe (ou presque) était aussi incluse dans les versions modernes de Javascript (dans les versions navigateur et NodeJS).
+
+Mais avant ça, gérer du code asynchrone était bien plus complexe et difficile.
+
+Dans les versions précédentes de Python, vous auriez utilisé des *threads* ou <a href="https://www.gevent.org/" class="external-link" target="_blank">Gevent</a>.  Mais le code aurait été bien plus difficile à comprendre, débugger, et concevoir.
+
+Dans les versions précédentes de Javascript NodeJS / Navigateur, vous auriez utilisé des "callbacks". Menant potentiellement à ce que l'on appelle le "callback hell".
+
+
+## Coroutines
+
+**Coroutine** est juste un terme élaboré pour désigner ce qui est retourné par une fonction définie avec `async def`. Python sait que c'est comme une fonction classique qui va démarrer à un moment et terminer à un autre, mais qu'elle peut aussi être mise en pause ⏸, du moment qu'il y a un `await` dans son contenu.
+
+Mais toutes ces fonctionnalités d'utilisation de code asynchrone avec `async` et `await` sont souvent résumées comme l'utilisation des *coroutines*. On peut comparer cela à la principale fonctionnalité clé de Go, les "Goroutines".
+
+## Conclusion
+
+Reprenons la phrase du début de la page :
+
+> Les versions modernes de Python supportent le **code asynchrone** grâce aux **"coroutines"** avec les syntaxes **`async` et `await`**.
+
+Ceci devrait être plus compréhensible désormais. ✨
+
+Tout ceci est donc ce qui donne sa force à **FastAPI** (à travers Starlette) et lui permet d'avoir des performances aussi impressionnantes.
+
+## Détails très techniques
+
+/// warning | Attention !
+
+Vous pouvez probablement ignorer cela.
+
+Ce sont des détails très poussés sur comment **FastAPI** fonctionne en arrière-plan.
+
+Si vous avez de bonnes connaissances techniques (coroutines, threads, code bloquant, etc.) et êtes curieux de comment **FastAPI** gère `async def` versus le `def` classique, cette partie est faite pour vous.
+
+///
+
+### Fonctions de chemin
+
+Quand vous déclarez une *fonction de chemin* avec un `def` normal et non `async def`, elle est exécutée dans un groupe de threads (threadpool) externe qui est ensuite attendu, plutôt que d'être appelée directement (car cela bloquerait le serveur).
+
+Si vous venez d'un autre framework asynchrone qui ne fonctionne pas comme de la façon décrite ci-dessus et que vous êtes habitués à définir des *fonctions de chemin* basiques avec un simple `def` pour un faible gain de performance (environ 100 nanosecondes), veuillez noter que dans **FastAPI**, l'effet serait plutôt contraire. Dans ces cas-là, il vaut mieux utiliser `async def` à moins que votre *fonction de chemin* utilise du code qui effectue des opérations <abbr title="Input/Output ou Entrées et Sorties ">I/O</abbr> bloquantes.
+
+Au final, dans les deux situations, il est fort probable que **FastAPI** soit tout de même [plus rapide](index.md#performance){.internal-link target=_blank} que (ou au moins de vitesse égale à) votre framework précédent.
+
+### Dépendances
+
+La même chose s'applique aux dépendances. Si une dépendance est définie avec `def` plutôt que `async def`, elle est exécutée dans la threadpool externe.
+
+### Sous-dépendances
+
+Vous pouvez avoir de multiples dépendances et sous-dépendances dépendant les unes des autres (en tant que paramètres de la définition de la *fonction de chemin*), certaines créées avec `async def` et d'autres avec `def`. Cela fonctionnerait aussi, et celles définies avec un simple `def` seraient exécutées sur un thread externe (venant de la threadpool) plutôt que d'être "attendues".
+
+### Autres fonctions utilitaires
+
+Toute autre fonction utilitaire que vous appelez directement peut être créée avec un classique `def` ou avec `async def` et **FastAPI** n'aura pas d'impact sur la façon dont vous l'appelez.
+
+Contrairement aux fonctions que **FastAPI** appelle pour vous : les *fonctions de chemin* et dépendances.
+
+Si votre fonction utilitaire est une fonction classique définie avec `def`, elle sera appelée directement (telle qu'écrite dans votre code), pas dans une threadpool, si la fonction est définie avec `async def` alors vous devrez attendre (avec `await`) que cette fonction se termine avant de passer à la suite du code.
+
+---
+
+Encore une fois, ce sont des détails très techniques qui peuvent être utiles si vous venez ici les chercher.
+
+Sinon, les instructions de la section <a href="#vous-etes-presses">Vous êtes pressés ?</a> ci-dessus sont largement suffisantes.

docs/fr/docs/benchmarks.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+# Test de performance
+
+Les tests de performance de TechEmpower montrent que les applications **FastAPI** tournant sous Uvicorn comme <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">étant l'un des frameworks Python les plus rapides disponibles</a>, seulement inférieur à Starlette et Uvicorn (tous deux utilisés au cœur de FastAPI). (*)
+
+Mais en prêtant attention aux tests de performance et aux comparaisons, il faut tenir compte de ce qu'il suit.
+
+## Tests de performance et rapidité
+
+Lorsque vous vérifiez les tests de performance, il est commun de voir plusieurs outils de différents types comparés comme équivalents.
+
+En particulier, on voit Uvicorn, Starlette et FastAPI comparés (parmi de nombreux autres outils).
+
+Plus le problème résolu par un outil est simple, mieux seront les performances obtenues. Et la plupart des tests de performance ne prennent pas en compte les fonctionnalités additionnelles fournies par les outils.
+
+La hiérarchie est la suivante :
+
+* **Uvicorn** : un serveur ASGI
+    * **Starlette** : (utilise Uvicorn) un micro-framework web
+        * **FastAPI**: (utilise Starlette) un micro-framework pour API disposant de fonctionnalités additionnelles pour la création d'API, avec la validation des données, etc.
+
+* **Uvicorn** :
+    * A les meilleures performances, étant donné qu'il n'a pas beaucoup de code mis-à-part le serveur en lui-même.
+    * On n'écrit pas une application avec uniquement Uvicorn. Cela signifie que le code devrait inclure plus ou moins, au minimum, tout le code offert par Starlette (ou **FastAPI**). Et si on fait cela, l'application finale apportera les mêmes complications que si on avait utilisé un framework et que l'on avait minimisé la quantité de code et de bugs.
+    * Si on compare Uvicorn, il faut le comparer à d'autre applications de serveurs comme Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc.
+* **Starlette** :
+    * A les seconde meilleures performances après Uvicorn. Starlette utilise en réalité Uvicorn. De ce fait, il ne peut qu’être plus "lent" qu'Uvicorn car il requiert l'exécution de plus de code.
+    * Cependant il nous apporte les outils pour construire une application web simple, avec un routage basé sur des chemins, etc.
+    * Si on compare Starlette, il faut le comparer à d'autres frameworks web (ou micorframework) comme Sanic, Flask, Django, etc.
+* **FastAPI** :
+    * Comme Starlette, FastAPI utilise Uvicorn et ne peut donc pas être plus rapide que ce dernier.
+    * FastAPI apporte des fonctionnalités supplémentaires à Starlette. Des fonctionnalités qui sont nécessaires presque systématiquement lors de la création d'une API, comme la validation des données, la sérialisation. En utilisant FastAPI, on obtient une documentation automatiquement (qui ne requiert aucune manipulation pour être mise en place).
+    * Si on n'utilisait pas FastAPI mais directement Starlette (ou un outil équivalent comme Sanic, Flask, Responder, etc) il faudrait implémenter la validation des données et la sérialisation par nous-même. Le résultat serait donc le même dans les deux cas mais du travail supplémentaire serait à réaliser avec Starlette, surtout en considérant que la validation des données et la sérialisation représentent la plus grande quantité de code à écrire dans une application.
+    * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on obtient les mêmes performances (si ce n'est de meilleurs performances) que l'on aurait pu avoir sans ce framework (en ayant à implémenter de nombreuses fonctionnalités importantes par nous-mêmes).
+    * Si on compare FastAPI, il faut le comparer à d'autres frameworks web (ou ensemble d'outils) qui fournissent la validation des données, la sérialisation et la documentation, comme Flask-apispec, NestJS, Molten, etc.

docs/fr/docs/deployment/docker.md

@@ -0,0 +1,185 @@
+# Déployer avec Docker
+
+Dans cette section, vous verrez des instructions et des liens vers des guides pour savoir comment :
+
+* Faire de votre application **FastAPI** une image/conteneur Docker avec une performance maximale. En environ **5 min**.
+* (Optionnellement) comprendre ce que vous, en tant que développeur, devez savoir sur HTTPS.
+* Configurer un cluster en mode Docker Swarm avec HTTPS automatique, même sur un simple serveur à 5 dollars US/mois. En environ **20 min**.
+* Générer et déployer une application **FastAPI** complète, en utilisant votre cluster Docker Swarm, avec HTTPS, etc. En environ **10 min**.
+
+Vous pouvez utiliser <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a> pour le déploiement. Il présente plusieurs avantages comme la sécurité, la réplicabilité, la simplicité de développement, etc.
+
+Si vous utilisez Docker, vous pouvez utiliser l'image Docker officielle :
+
+## <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>
+
+Cette image est dotée d'un mécanisme d'"auto-tuning", de sorte qu'il vous suffit d'ajouter votre code pour obtenir automatiquement des performances très élevées. Et sans faire de sacrifices.
+
+Mais vous pouvez toujours changer et mettre à jour toutes les configurations avec des variables d'environnement ou des fichiers de configuration.
+
+/// tip | Astuce
+
+Pour voir toutes les configurations et options, rendez-vous sur la page de l'image Docker : <a href="https://github.com/tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi-docker" class="external-link" target="_blank">tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi</a>.
+
+///
+
+## Créer un `Dockerfile`
+
+* Allez dans le répertoire de votre projet.
+* Créez un `Dockerfile` avec :
+
+```Dockerfile
+FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7
+
+COPY ./app /app
+```
+
+### Applications plus larges
+
+Si vous avez suivi la section sur la création d' [Applications avec plusieurs fichiers](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}, votre `Dockerfile` pourrait ressembler à ceci :
+
+```Dockerfile
+FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.7
+
+COPY ./app /app/app
+```
+
+### Raspberry Pi et autres architectures
+
+Si vous utilisez Docker sur un Raspberry Pi (qui a un processeur ARM) ou toute autre architecture, vous pouvez créer un `Dockerfile` à partir de zéro, basé sur une image de base Python (qui est multi-architecture) et utiliser Uvicorn seul.
+
+Dans ce cas, votre `Dockerfile` pourrait ressembler à ceci :
+
+```Dockerfile
+FROM python:3.7
+
+RUN pip install fastapi uvicorn
+
+EXPOSE 80
+
+COPY ./app /app
+
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
+```
+
+## Créer le code **FastAPI**.
+
+* Créer un répertoire `app` et y entrer.
+* Créez un fichier `main.py` avec :
+
+```Python
+from typing import Optional
+
+from fastapi import FastAPI
+
+app = FastAPI()
+
+
+@app.get("/")
+def read_root():
+    return {"Hello": "World"}
+
+
+@app.get("/items/{item_id}")
+def read_item(item_id: int, q: Optional[str] = None):
+    return {"item_id": item_id, "q": q}
+```
+
+* Vous devriez maintenant avoir une structure de répertoire telle que :
+
+```
+.
+├── app
+│   └── main.py
+└── Dockerfile
+```
+
+## Construire l'image Docker
+
+* 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
+$ docker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
+```
+
+</div>
+
+Vous disposez maintenant d'un serveur FastAPI optimisé dans un conteneur Docker. Configuré automatiquement pour votre
+serveur actuel (et le nombre de cœurs du CPU).
+
+## Vérifier
+
+Vous devriez pouvoir accéder à votre application via l'URL de votre conteneur Docker, par exemple : <a href="http://192.168.99.100/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/items/5?q=somequery</a> ou <a href="http://127.0.0.1/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/items/5?q=somequery</a> (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker).
+
+Vous verrez quelque chose comme :
+
+```JSON
+{"item_id": 5, "q": "somequery"}
+```
+
+## Documentation interactive de l'API
+
+Vous pouvez maintenant visiter <a href="http://192.168.99.100/docs" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/docs</a> ou <a href="http://127.0.0.1/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/docs</a> (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker).
+
+Vous verrez la documentation interactive automatique de l'API (fournie par <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>) :
+
+![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)
+
+## Documentation de l'API alternative
+
+Et vous pouvez également aller sur <a href="http://192.168.99.100/redoc" class="external-link" target="_blank">http://192.168.99.100/redoc</a> ou <a href="http://127.0.0.1/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1/redoc</a> (ou équivalent, en utilisant votre hôte Docker).
+
+Vous verrez la documentation automatique alternative (fournie par <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>) :
+
+![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
+
+## Traefik
+
+<a href="https://traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a> est un reverse proxy/load balancer
+haute performance. Il peut faire office de "Proxy de terminaison TLS" (entre autres fonctionnalités).
+
+Il est intégré à Let's Encrypt. Ainsi, il peut gérer toutes les parties HTTPS, y compris l'acquisition et le renouvellement des certificats.
+
+Il est également intégré à Docker. Ainsi, vous pouvez déclarer vos domaines dans les configurations de chaque application et faire en sorte qu'elles lisent ces configurations, génèrent les certificats HTTPS et servent via HTTPS à votre application automatiquement, sans nécessiter aucune modification de leurs configurations.
+
+---
+
+Avec ces informations et ces outils, passez à la section suivante pour tout combiner.
+
+## Cluster en mode Docker Swarm avec Traefik et HTTPS
+
+Vous pouvez avoir un cluster en mode Docker Swarm configuré en quelques minutes (environ 20 min) avec un processus Traefik principal gérant HTTPS (y compris l'acquisition et le renouvellement des certificats).
+
+En utilisant le mode Docker Swarm, vous pouvez commencer par un "cluster" d'une seule machine (il peut même s'agir
+d'un serveur à 5 USD/mois) et ensuite vous pouvez vous développer autant que vous le souhaitez en ajoutant d'autres serveurs.
+
+Pour configurer un cluster en mode Docker Swarm avec Traefik et la gestion de HTTPS, suivez ce guide :
+
+### <a href="https://medium.com/@tiangolo/docker-swarm-mode-and-traefik-for-a-https-cluster-20328dba6232" class="external-link" target="_blank">Docker Swarm Mode et Traefik pour un cluster HTTPS</a>
+
+### Déployer une application FastAPI
+
+La façon la plus simple de tout mettre en place, serait d'utiliser les [**Générateurs de projet FastAPI**](../project-generation.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Le génerateur de projet adéquat est conçu pour être intégré à ce cluster Docker Swarm avec Traefik et HTTPS décrit ci-dessus.
+
+Vous pouvez générer un projet en 2 min environ.
+
+Le projet généré a des instructions pour le déployer et le faire prend 2 min de plus.

docs/fr/docs/deployment/https.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+# À propos de HTTPS
+
+Il est facile de penser que HTTPS peut simplement être "activé" ou non.
+
+Mais c'est beaucoup plus complexe que cela.
+
+/// tip
+
+Si vous êtes pressé ou si cela ne vous intéresse pas, passez aux sections suivantes pour obtenir des instructions étape par étape afin de tout configurer avec différentes techniques.
+
+///
+
+Pour apprendre les bases du HTTPS, du point de vue d'un utilisateur, consultez <a href="https://howhttps.works/"
+class="external-link" target="_blank">https://howhttps.works/</a>.
+
+Maintenant, du point de vue d'un développeur, voici plusieurs choses à avoir en tête en pensant au HTTPS :
+
+* Pour le HTTPS, le serveur a besoin de "certificats" générés par une tierce partie.
+    * Ces certificats sont en fait acquis auprès de la tierce partie, et non "générés".
+* Les certificats ont une durée de vie.
+    * Ils expirent.
+    * Puis ils doivent être renouvelés et acquis à nouveau auprès de la tierce partie.
+* Le cryptage de la connexion se fait au niveau du protocole TCP.
+    * C'est une couche en dessous de HTTP.
+    * Donc, le certificat et le traitement du cryptage sont faits avant HTTP.
+* TCP ne connaît pas les "domaines", seulement les adresses IP.
+    * L'information sur le domaine spécifique demandé se trouve dans les données HTTP.
+* Les certificats HTTPS "certifient" un certain domaine, mais le protocole et le cryptage se font au niveau TCP, avant de savoir quel domaine est traité.
+* Par défaut, cela signifie que vous ne pouvez avoir qu'un seul certificat HTTPS par adresse IP.
+    * Quelle que soit la taille de votre serveur ou la taille de chacune des applications qu'il contient.
+    * Il existe cependant une solution à ce problème.
+* Il existe une extension du protocole TLS (celui qui gère le cryptage au niveau TCP, avant HTTP) appelée <a
+  href="https://fr.wikipedia.org/wiki/Server_Name_Indication" class="external-link" target="_blank"><abbr
+  title="Server Name Indication (indication du nom du serveur)">SNI (indication du nom du serveur)</abbr></a>.
+    * Cette extension SNI permet à un seul serveur (avec une seule adresse IP) d'avoir plusieurs certificats HTTPS et de servir plusieurs domaines/applications HTTPS.
+    * Pour que cela fonctionne, un seul composant (programme) fonctionnant sur le serveur, écoutant sur l'adresse IP publique, doit avoir tous les certificats HTTPS du serveur.
+* Après avoir obtenu une connexion sécurisée, le protocole de communication est toujours HTTP.
+    * Le contenu est crypté, même s'il est envoyé avec le protocole HTTP.
+
+Il est courant d'avoir un seul programme/serveur HTTP fonctionnant sur le serveur (la machine, l'hôte, etc.) et
+gérant toutes les parties HTTPS : envoyer les requêtes HTTP décryptées à l'application HTTP réelle fonctionnant sur
+le même serveur (dans ce cas, l'application **FastAPI**), prendre la réponse HTTP de l'application, la crypter en utilisant le certificat approprié et la renvoyer au client en utilisant HTTPS. Ce serveur est souvent appelé un <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/TLS_termination_proxy" class="external-link" target="_blank">Proxy de terminaison TLS</a>.
+
+## Let's Encrypt
+
+Avant Let's Encrypt, ces certificats HTTPS étaient vendus par des tiers de confiance.
+
+Le processus d'acquisition d'un de ces certificats était auparavant lourd, nécessitait pas mal de paperasses et les certificats étaient assez chers.
+
+Mais ensuite, <a href="https://letsencrypt.org/" class="external-link" target="_blank">Let's Encrypt</a> a été créé.
+
+Il s'agit d'un projet de la Fondation Linux. Il fournit des certificats HTTPS gratuitement. De manière automatisée. Ces certificats utilisent toutes les sécurités cryptographiques standard et ont une durée de vie courte (environ 3 mois), de sorte que la sécurité est en fait meilleure en raison de leur durée de vie réduite.
+
+Les domaines sont vérifiés de manière sécurisée et les certificats sont générés automatiquement. Cela permet également d'automatiser le renouvellement de ces certificats.
+
+L'idée est d'automatiser l'acquisition et le renouvellement de ces certificats, afin que vous puissiez disposer d'un HTTPS sécurisé, gratuitement et pour toujours.

docs/fr/docs/deployment/index.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+# Déploiement
+
+Le déploiement d'une application **FastAPI** est relativement simple.
+
+## Que signifie le déploiement
+
+**Déployer** une application signifie effectuer les étapes nécessaires pour la rendre **disponible pour les
+utilisateurs**.
+
+Pour une **API Web**, cela implique normalement de la placer sur une **machine distante**, avec un **programme serveur**
+qui offre de bonnes performances, une bonne stabilité, _etc._, afin que vos **utilisateurs** puissent **accéder** à
+l'application efficacement et sans interruption ni problème.
+
+Ceci contraste avec les étapes de **développement**, où vous êtes constamment en train de modifier le code, de le casser
+et de le réparer, d'arrêter et de redémarrer le serveur de développement, _etc._
+
+## Stratégies de déploiement
+
+Il existe plusieurs façons de procéder, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique et des outils que vous
+utilisez.
+
+Vous pouvez **déployer un serveur** vous-même en utilisant une combinaison d'outils, vous pouvez utiliser un **service
+cloud** qui fait une partie du travail pour vous, ou encore d'autres options possibles.
+
+Je vais vous montrer certains des principaux concepts que vous devriez probablement avoir à l'esprit lors du déploiement
+d'une application **FastAPI** (bien que la plupart de ces concepts s'appliquent à tout autre type d'application web).
+
+Vous verrez plus de détails à avoir en tête et certaines des techniques pour le faire dans les sections suivantes. ✨

docs/fr/docs/deployment/manually.md

@@ -0,0 +1,167 @@
+# Exécuter un serveur manuellement - Uvicorn
+
+La principale chose dont vous avez besoin pour exécuter une application **FastAPI** sur une machine serveur distante est un programme serveur ASGI tel que **Uvicorn**.
+
+Il existe 3 principales alternatives :
+
+* <a href="https://www.uvicorn.dev/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a> : un serveur ASGI haute performance.
+* <a href="https://hypercorn.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a> : un serveur
+  ASGI compatible avec HTTP/2 et Trio entre autres fonctionnalités.
+* <a href="https://github.com/django/daphne" class="external-link" target="_blank">Daphne</a> : le serveur ASGI
+  conçu pour Django Channels.
+
+## Machine serveur et programme serveur
+
+Il y a un petit détail sur les noms à garder à l'esprit. 💡
+
+Le mot "**serveur**" est couramment utilisé pour désigner à la fois l'ordinateur distant/cloud (la machine physique ou virtuelle) et également le programme qui s'exécute sur cette machine (par exemple, Uvicorn).
+
+Gardez cela à l'esprit lorsque vous lisez "serveur" en général, cela pourrait faire référence à l'une de ces deux choses.
+
+Lorsqu'on se réfère à la machine distante, il est courant de l'appeler **serveur**, mais aussi **machine**, **VM** (machine virtuelle), **nœud**. Tout cela fait référence à un type de machine distante, exécutant  Linux, en règle générale, sur laquelle vous exécutez des programmes.
+
+
+## Installer le programme serveur
+
+Vous pouvez installer un serveur compatible ASGI avec :
+
+//// tab | Uvicorn
+
+* <a href="https://www.uvicorn.dev/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>, un serveur ASGI rapide comme l'éclair, basé sur uvloop et httptools.
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ pip install "uvicorn[standard]"
+
+---> 100%
+```
+
+</div>
+
+/// tip | Astuce
+
+En ajoutant `standard`, Uvicorn va installer et utiliser quelques dépendances supplémentaires recommandées.
+
+Cela inclut `uvloop`, le remplaçant performant de `asyncio`, qui fournit le gros gain de performance en matière de concurrence.
+
+///
+
+////
+
+//// tab | Hypercorn
+
+* <a href="https://github.com/pgjones/hypercorn" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a>, un serveur ASGI également compatible avec HTTP/2.
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ pip install hypercorn
+
+---> 100%
+```
+
+</div>
+
+...ou tout autre serveur ASGI.
+
+////
+
+## Exécutez le programme serveur
+
+Vous pouvez ensuite exécuter votre application de la même manière que vous l'avez fait dans les tutoriels, mais sans l'option `--reload`, par exemple :
+
+//// tab | Uvicorn
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80
+
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:80 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+</div>
+
+////
+
+//// tab | Hypercorn
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ hypercorn main:app --bind 0.0.0.0:80
+
+Running on 0.0.0.0:8080 over http (CTRL + C to quit)
+```
+
+</div>
+
+////
+
+/// warning
+
+N'oubliez pas de supprimer l'option `--reload` si vous l'utilisiez.
+
+ L'option `--reload` consomme beaucoup plus de ressources, est plus instable, etc.
+
+ Cela aide beaucoup pendant le **développement**, mais vous **ne devriez pas** l'utiliser en **production**.
+
+///
+
+## Hypercorn avec Trio
+
+Starlette et **FastAPI** sont basés sur
+<a href="https://anyio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">AnyIO</a>, qui les rend
+compatibles avec <a href="https://docs.python.org/3/library/asyncio-task.html" class="external-link" target="_blank">asyncio</a>, de la bibliothèque standard Python et
+<a href="https://trio.readthedocs.io/en/stable/" class="external-link" target="_blank">Trio</a>.
+
+Néanmoins, Uvicorn n'est actuellement compatible qu'avec asyncio, et il utilise normalement <a href="https://github.
+com/MagicStack/uvloop" class="external-link" target="_blank">`uvloop`</a >, le remplaçant hautes performances de `asyncio`.
+
+Mais si vous souhaitez utiliser directement **Trio**, vous pouvez utiliser **Hypercorn** car il le prend en charge. ✨
+
+### Installer Hypercorn avec Trio
+
+Vous devez d'abord installer Hypercorn avec le support Trio :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ pip install "hypercorn[trio]"
+---> 100%
+```
+
+</div>
+
+### Exécuter avec Trio
+
+Ensuite, vous pouvez passer l'option de ligne de commande `--worker-class` avec la valeur `trio` :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ hypercorn main:app --worker-class trio
+```
+
+</div>
+
+Et cela démarrera Hypercorn avec votre application en utilisant Trio comme backend.
+
+Vous pouvez désormais utiliser Trio en interne dans votre application. Ou mieux encore, vous pouvez utiliser AnyIO pour que votre code reste compatible avec Trio et asyncio. 🎉
+
+## Concepts de déploiement
+
+Ces exemples lancent le programme serveur (e.g. Uvicorn), démarrant **un seul processus**, sur toutes les IPs (`0.0.
+0.0`) sur un port prédéfini (par example, `80`).
+
+C'est l'idée de base. Mais vous vous préoccuperez probablement de certains concepts supplémentaires, tels que ... :
+
+* la sécurité - HTTPS
+* l'exécution au démarrage
+* les redémarrages
+* la réplication (le nombre de processus en cours d'exécution)
+* la mémoire
+* les étapes précédant le démarrage
+
+Je vous en dirai plus sur chacun de ces concepts, sur la façon de les aborder, et donnerai quelques exemples concrets avec des stratégies pour les traiter dans les prochains chapitres. 🚀

docs/fr/docs/deployment/versions.md

@@ -0,0 +1,101 @@
+# À propos des versions de FastAPI
+
+**FastAPI** est déjà utilisé en production dans de nombreuses applications et systèmes. Et la couverture de test est maintenue à 100 %. Mais son développement est toujours aussi rapide.
+
+De nouvelles fonctionnalités sont ajoutées fréquemment, des bogues sont corrigés régulièrement et le code est
+amélioré continuellement.
+
+C'est pourquoi les versions actuelles sont toujours `0.x.x`, cela reflète que chaque version peut potentiellement
+recevoir des changements non rétrocompatibles. Cela suit les conventions de <a href="https://semver.org/" class="external-link"
+target="_blank">versionnage sémantique</a>.
+
+Vous pouvez créer des applications de production avec **FastAPI** dès maintenant (et vous le faites probablement depuis un certain temps), vous devez juste vous assurer que vous utilisez une version qui fonctionne correctement avec le reste de votre code.
+
+## 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.
+
+Si vous utilisez un fichier `requirements.txt`, vous pouvez spécifier la version avec :
+
+```txt
+fastapi==0.45.0
+```
+
+ce qui signifierait que vous utiliseriez exactement la version `0.45.0`.
+
+Ou vous pourriez aussi l'épingler avec :
+
+```txt
+fastapi>=0.45.0,<0.46.0
+```
+
+cela signifierait que vous utiliseriez les versions `0.45.0` ou supérieures, mais inférieures à `0.46.0`, par exemple, une version `0.45.2` serait toujours acceptée.
+
+Si vous utilisez un autre outil pour gérer vos installations, comme Poetry, Pipenv, ou autres, ils ont tous un moyen que vous pouvez utiliser pour définir des versions spécifiques pour vos paquets.
+
+## Versions disponibles
+
+Vous pouvez consulter les versions disponibles (par exemple, pour vérifier quelle est la dernière version en date) dans les [Notes de version](../release-notes.md){.internal-link target=_blank}.
+
+## À propos des versions
+
+Suivant les conventions de versionnage sémantique, toute version inférieure à `1.0.0` peut potentiellement ajouter
+des changements non rétrocompatibles.
+
+FastAPI suit également la convention que tout changement de version "PATCH" est pour des corrections de bogues et
+des changements rétrocompatibles.
+
+/// tip | Astuce
+
+Le "PATCH" est le dernier chiffre, par exemple, dans `0.2.3`, la version PATCH est `3`.
+
+///
+
+Donc, vous devriez être capable d'épingler une version comme suit :
+
+```txt
+fastapi>=0.45.0,<0.46.0
+```
+
+Les changements non rétrocompatibles et les nouvelles fonctionnalités sont ajoutés dans les versions "MINOR".
+
+/// tip | Astuce
+
+Le "MINOR" est le numéro au milieu, par exemple, dans `0.2.3`, la version MINOR est `2`.
+
+///
+
+## Mise à jour des versions FastAPI
+
+Vous devriez tester votre application.
+
+Avec **FastAPI** c'est très facile (merci à Starlette), consultez la documentation : [Testing](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}
+
+Après avoir effectué des tests, vous pouvez mettre à jour la version **FastAPI** vers une version plus récente, et vous assurer que tout votre code fonctionne correctement en exécutant vos tests.
+
+Si tout fonctionne, ou après avoir fait les changements nécessaires, et que tous vos tests passent, vous pouvez
+épingler votre version de `fastapi` à cette nouvelle version récente.
+
+## À propos de Starlette
+
+Vous ne devriez pas épingler la version de `starlette`.
+
+Différentes versions de **FastAPI** utiliseront une version spécifique plus récente de Starlette.
+
+Ainsi, vous pouvez simplement laisser **FastAPI** utiliser la bonne version de Starlette.
+
+## À propos de Pydantic
+
+Pydantic inclut des tests pour **FastAPI** avec ses propres tests, ainsi les nouvelles versions de Pydantic (au-dessus
+de `1.0.0`) sont toujours compatibles avec **FastAPI**.
+
+Vous pouvez épingler Pydantic à toute version supérieure à `1.0.0` qui fonctionne pour vous et inférieure à `2.0.0`.
+
+Par exemple :
+
+```txt
+pydantic>=1.2.0,<2.0.0
+```

docs/fr/docs/features.md

@@ -0,0 +1,201 @@
+# Fonctionnalités
+
+## Fonctionnalités de FastAPI
+
+**FastAPI** vous offre ceci:
+
+### Basé sur des standards ouverts
+
+* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank"><strong>OpenAPI</strong></a> pour la création d'API, incluant la déclaration de <abbr title="en français: routes. Aussi connu sous le nom anglais endpoints ou routes">path</abbr> <abbr title="Aussi connu sous le nom de méthodes HTTP. À savoir POST, GET, PUT, DELETE">operations</abbr>, paramètres, corps de requêtes, sécurité, etc.
+* Documentation automatique des modèles de données avec <a href="http://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (comme OpenAPI est aussi basée sur JSON Schema).
+* Conçue avec ces standards après une analyse méticuleuse. Plutôt qu'en rajoutant des surcouches après coup.
+* Cela permet d'utiliser de la **génération automatique de code client** dans beaucoup de langages.
+
+### Documentation automatique
+
+Documentation d'API interactive et interface web d'exploration. Comme le framework est basé sur OpenAPI, de nombreuses options sont disponibles. Deux d'entre-elles sont incluses par défaut.
+
+* <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank"><strong>Swagger UI</strong></a>, propose une documentation interactive. Vous permet de directement tester l'API depuis votre navigateur.
+
+![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)
+
+* Une autre documentation d'API est fournie par <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank"><strong>ReDoc</strong></a>.
+
+![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)
+
+### Faite en python moderne
+
+Tout est basé sur la déclaration de type standard de **Python 3.8** (grâce à Pydantic). Pas de nouvelles syntaxes à apprendre. Juste du Python standard et moderne.
+
+Si vous souhaitez un rappel de 2 minutes sur l'utilisation des types en Python (même si vous ne comptez pas utiliser FastAPI), jetez un oeil au tutoriel suivant: [Python Types](python-types.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Vous écrivez du python standard avec des annotations de types:
+
+```Python
+from datetime import date
+
+from pydantic import BaseModel
+
+# Déclare une variable comme étant une str
+# et profitez de l'aide de votre IDE dans cette fonction
+def main(user_id: str):
+    return user_id
+
+
+# Un modèle Pydantic
+class User(BaseModel):
+    id: int
+    name: str
+    joined: date
+```
+Qui peuvent ensuite être utilisés comme cela:
+
+```Python
+my_user: User = User(id=3, name="John Doe", joined="2018-07-19")
+
+second_user_data = {
+    "id": 4,
+    "name": "Mary",
+    "joined": "2018-11-30",
+}
+
+my_second_user: User = User(**second_user_data)
+```
+
+/// info
+
+`**second_user_data` signifie:
+
+Utilise les clés et valeurs du dictionnaire `second_user_data` directement comme des arguments clé-valeur. C'est équivalent à: `User(id=4, name="Mary", joined="2018-11-30")`
+
+///
+
+### Support d'éditeurs
+
+Tout le framework a été conçu pour être facile et intuitif d'utilisation, toutes les décisions de design ont été testées sur de nombreux éditeurs avant même de commencer le développement final afin d'assurer la meilleure expérience de développement possible.
+
+Dans le dernier sondage effectué auprès de développeurs python il était clair que <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2017/#tools-and-features" class="external-link" target="_blank">la fonctionnalité la plus utilisée est "l’autocomplétion"</a>.
+
+Tout le framework **FastAPI** a été conçu avec cela en tête. L'autocomplétion fonctionne partout.
+
+Vous devrez rarement revenir à la documentation.
+
+Voici comment votre éditeur peut vous aider:
+
+* dans <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:
+
+![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)
+
+* dans <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:
+
+![editor support](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)
+
+Vous aurez des propositions de complétion que vous n'auriez jamais imaginées. Par exemple la clé `prix` dans le corps d'un document JSON (qui est peut-être imbriqué) venant d'une requête.
+
+Plus jamais vous ne vous tromperez en tapant le nom d'une clé, vous ne ferez des aller-retour entre votre code et la documentation ou vous ne scrollerez de haut en bas afin d'enfin savoir si vous devez taper `username` ou `user_name`.
+
+### Court
+
+Des **valeurs par défaut** sont définies pour tout, des configurations optionnelles sont présentent partout. Tous ces paramètres peuvent être ajustés afin de faire ce que vous voulez et définir l'API dont vous avez besoin.
+
+Mais, **tout fonctionne** par défaut.
+
+### Validation
+
+* Validation pour la plupart (ou tous?) les **types de données** Python incluant:
+    * objets JSON (`dict`).
+    * listes JSON (`list`) définissant des types d'éléments.
+    * Champs String (`str`), définition de longueur minimum ou maximale.
+    * Nombres (`int`, `float`) avec valeur minimale and maximale, etc.
+
+* Validation pour des types plus exotiques, tel que:
+    * URL.
+    * Email.
+    * UUID.
+    * ...et autres.
+
+Toutes les validations sont gérées par le bien établi et robuste **Pydantic**.
+
+### Sécurité et authentification
+
+La sécurité et l'authentification sont intégrées. Sans aucun compromis avec les bases de données ou les modèles de données.
+
+Tous les protocoles de sécurités sont définis dans OpenAPI, incluant:
+
+* HTTP Basic.
+* **OAuth2** (aussi avec **JWT tokens**). Jetez un oeil au tutoriel [OAuth2 avec JWT](tutorial/security/oauth2-jwt.md){.internal-link target=_blank}.
+* Clés d'API dans:
+    * Le header.
+    * Les paramètres de requêtes.
+    * Les cookies, etc.
+
+Plus toutes les fonctionnalités de sécurités venant de Starlette (incluant les **cookies de sessions**).
+
+Le tout conçu en composant réutilisable facilement intégrable à vos systèmes, data stores, base de données relationnelle ou NoSQL, etc.
+
+### Injection de dépendances
+
+FastAPI contient un système simple mais extrêmement puissant d'<abbr title='aussi connus sous le nom de "composants", "ressources", "services", "providers"'><strong>Injection de Dépendances</strong></abbr>.
+
+* Même les dépendances peuvent avoir des dépendances, créant une hiérarchie ou un **"graph" de dépendances**
+* Tout est **automatiquement géré** par le framework
+* Toutes les dépendances peuvent exiger des données d'une requêtes et **Augmenter les contraintes d'un path operation** et de la documentation automatique.
+* **Validation automatique** même pour les paramètres de *path operation* définis dans les dépendances.
+* Supporte les systèmes d'authentification d'utilisateurs complexes, les **connexions de base de données**, etc.
+* **Aucun compromis** avec les bases de données, les frontends, etc. Mais une intégration facile avec n'importe lequel d'entre eux.
+
+### "Plug-ins" illimités
+
+Ou, en d'autres termes, pas besoin d'eux, importez le code que vous voulez et utilisez le.
+
+Tout intégration est conçue pour être si simple à utiliser (avec des dépendances) que vous pouvez créer un "plug-in" pour votre application en deux lignes de code utilisant la même syntaxe que celle de vos *path operations*
+
+### Testé
+
+* 100% <abbr title="La quantité de code qui est testé automatiquement">de couverture de test</abbr>.
+* 100% <abbr title="Annotation de types Python, avec cela votre éditeur et autres outils externes peuvent vous fournir un meilleur support">d'annotations de type</abbr> dans le code.
+* Utilisé dans des applications mises en production.
+
+## Fonctionnalités de Starlette
+
+**FastAPI** est complètement compatible (et basé sur) <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Starlette</strong></a>. Le code utilisant Starlette que vous ajouterez fonctionnera donc aussi.
+
+En fait, `FastAPI` est un sous composant de `Starlette`. Donc, si vous savez déjà comment utiliser Starlette, la plupart des fonctionnalités fonctionneront de la même manière.
+
+Avec **FastAPI** vous aurez toutes les fonctionnalités de **Starlette** (FastAPI est juste Starlette sous stéroïdes):
+
+* Des performances vraiment impressionnantes. C'est l'<a href="https://github.com/encode/starlette#performance" class="external-link" target="_blank">un des framework Python les plus rapide, à égalité avec **NodeJS** et **GO**</a>.
+* Le support des **WebSockets**.
+* Le support de **GraphQL**.
+* Les <abbr title="En anglais: In-process background tasks">tâches d'arrière-plan.</abbr>
+* Des évènements de démarrages et d'arrêt.
+* Un client de test basé sur `request`
+* **CORS**, GZip, Static Files, Streaming responses.
+* Le support des **Sessions et Cookies**.
+* Une couverture de test à 100 %.
+* 100 % de la base de code avec des annotations de type.
+
+## Fonctionnalités de Pydantic
+
+**FastAPI** est totalement compatible avec (et basé sur) <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank"><strong>Pydantic</strong></a>. Le code utilisant Pydantic que vous ajouterez fonctionnera donc aussi.
+
+Inclus des librairies externes basées, aussi, sur Pydantic, servent d'<abbr title="Object-Relational Mapper">ORM</abbr>s, <abbr title="Object-Document Mapper">ODM</abbr>s pour les bases de données.
+
+Cela signifie aussi que, dans la plupart des cas, vous pouvez fournir l'objet reçu d'une requête **directement à la base de données**, comme tout est validé automatiquement.
+
+Inversement, dans la plupart des cas vous pourrez juste envoyer l'objet récupéré de la base de données **directement au client**
+
+Avec **FastAPI** vous aurez toutes les fonctionnalités de **Pydantic**  (comme FastAPI est basé sur Pydantic pour toutes les manipulations de données):
+
+* **Pas de prise de tête**:
+    * Pas de nouveau langage de définition de schéma à apprendre.
+    * Si vous connaissez le typage en python vous savez comment utiliser Pydantic.
+* 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**:
+    * Parce que les structures de données de pydantic consistent seulement en une instance de classe que vous définissez; l'auto-complétion, le linting, mypy et votre intuition devrait être largement suffisante pour valider vos données.
+* Valide les **structures complexes**:
+    * Utilise les modèles hiérarchique de Pydantic, le `typage` Python pour les `Lists`, `Dict`, etc.
+    * Et les validateurs permettent aux schémas de données complexes d'être clairement et facilement définis, validés et documentés sous forme d'un schéma JSON.
+    * Vous pouvez avoir des objets **JSON fortement imbriqués** tout en ayant, pour chacun, de la validation et des annotations.
+* **Renouvelable**:
+    * Pydantic permet de définir de nouveaux types de données ou vous pouvez étendre la validation avec des méthodes sur un modèle décoré avec le<abbr title="en anglais: validator decorator"> décorateur de validation</abbr>
+* 100% de couverture de test.

docs/fr/docs/help-fastapi.md

@@ -0,0 +1,104 @@
+# Help FastAPI - Obtenir de l'aide
+
+Aimez-vous **FastAPI** ?
+
+Vous souhaitez aider FastAPI, les autres utilisateurs et l'auteur ?
+
+Ou souhaitez-vous obtenir de l'aide avec le **FastAPI** ?
+
+Il existe des moyens très simples d'aider (plusieurs ne nécessitent qu'un ou deux clics).
+
+Il existe également plusieurs façons d'obtenir de l'aide.
+
+## Star **FastAPI** sur GitHub
+
+Vous pouvez "star" FastAPI dans GitHub (en cliquant sur le bouton étoile en haut à droite) : <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>. ⭐️
+
+En ajoutant une étoile, les autres utilisateurs pourront la trouver plus facilement et constater qu'elle a déjà été utile à d'autres.
+
+## Watch le dépôt GitHub pour les releases
+
+Vous pouvez "watch" FastAPI dans GitHub (en cliquant sur le bouton "watch" en haut à droite) : <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>. 👀
+
+Vous pouvez y sélectionner "Releases only".
+
+Ainsi, vous recevrez des notifications (dans votre courrier électronique) chaque fois qu'il y aura une nouvelle version de **FastAPI** avec des corrections de bugs et de nouvelles fonctionnalités.
+
+## Se rapprocher de l'auteur
+
+Vous pouvez vous rapprocher de <a href="https://tiangolo.com" class="external-link" target="_blank">moi (Sebastián Ramírez / `tiangolo`)</a>, l'auteur.
+
+Vous pouvez :
+
+* <a href="https://github.com/tiangolo" class="external-link" target="_blank">Me suivre sur **GitHub**</a>.
+    * Voir d'autres projets Open Source que j'ai créés et qui pourraient vous aider.
+    * Suivez-moi pour voir quand je crée un nouveau projet Open Source.
+* <a href="https://x.com/tiangolo" class="external-link" target="_blank">Me suivre sur **X (Twitter)**</a>.
+    * Dites-moi comment vous utilisez FastAPI (j'adore entendre ça).
+    * Entendre quand je fais des annonces ou que je lance de nouveaux outils.
+* <a href="https://www.linkedin.com/in/tiangolo/" class="external-link" target="_blank">Vous connectez à moi sur **LinkedIn**</a>.
+    * Etre notifié quand je fais des annonces ou que je lance de nouveaux outils (bien que j'utilise plus souvent X (Twitter) 🤷‍♂).
+* Lire ce que j’écris (ou me suivre) sur <a href="https://dev.to/tiangolo" class="external-link" target="_blank">**Dev.to**</a> ou <a href="https://medium.com/@tiangolo" class="external-link" target="_blank">**Medium**</a>.
+    * Lire d'autres idées, articles, et sur les outils que j'ai créés.
+    * Suivez-moi pour lire quand je publie quelque chose de nouveau.
+
+## Tweeter sur **FastAPI**
+
+<a href="https://x.com/compose/tweet?text=I'm loving FastAPI because... https://github.com/fastapi/fastapi cc @tiangolo" class="external-link" target="_blank">Tweetez à propos de **FastAPI**</a> et faites-moi savoir, ainsi qu'aux autres, pourquoi vous aimez ça. 🎉
+
+J'aime entendre parler de l'utilisation du **FastAPI**, de ce que vous avez aimé dedans, dans quel projet/entreprise l'utilisez-vous, etc.
+
+## Voter pour FastAPI
+
+* <a href="https://www.slant.co/options/34241/~fastapi-review" class="external-link" target="_blank">Votez pour **FastAPI** sur Slant</a>.
+* <a href="https://alternativeto.net/software/fastapi/" class="external-link" target="_blank">Votez pour **FastAPI** sur AlternativeTo</a>.
+* <a href="https://github.com/marmelab/awesome-rest/pull/93" class="external-link" target="_blank">Votez pour **FastAPI** sur awesome-rest</a>.
+
+## Aider les autres à résoudre les problèmes dans GitHub
+
+Vous pouvez voir <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues" class="external-link" target="_blank">les problèmes existants</a> et essayer d'aider les autres, la plupart du temps il s'agit de questions dont vous connaissez peut-être déjà la réponse. 🤓
+
+## Watch le dépôt GitHub
+
+Vous pouvez "watch" FastAPI dans GitHub (en cliquant sur le bouton "watch" en haut à droite) : <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>. 👀
+
+Si vous sélectionnez "Watching" au lieu de "Releases only", vous recevrez des notifications lorsque quelqu'un crée une nouvelle Issue.
+
+Vous pouvez alors essayer de les aider à résoudre ces problèmes.
+
+## Créer une Issue
+
+Vous pouvez <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/new/choose" class="external-link" target="_blank">créer une Issue</a> dans le dépôt GitHub, par exemple pour :
+
+* Poser une question ou s'informer sur un problème.
+* Suggérer une nouvelle fonctionnalité.
+
+**Note** : si vous créez un problème, alors je vais vous demander d'aider aussi les autres. 😉
+
+## Créer une Pull Request
+
+Vous pouvez <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">créer une Pull Request</a>, par exemple :
+
+* Pour corriger une faute de frappe que vous avez trouvée sur la documentation.
+* Proposer de nouvelles sections de documentation.
+* Pour corriger une Issue/Bug existant.
+* Pour ajouter une nouvelle fonctionnalité.
+
+## Parrainer l'auteur
+
+Vous pouvez également soutenir financièrement l'auteur (moi) via <a href="https://github.com/sponsors/tiangolo" class="external-link" target="_blank">GitHub sponsors</a>.
+
+Là, vous pourriez m'offrir un café ☕️ pour me remercier 😄.
+
+## Sponsoriser les outils qui font fonctionner FastAPI
+
+Comme vous l'avez vu dans la documentation, FastAPI se tient sur les épaules des géants, Starlette et Pydantic.
+
+Vous pouvez également parrainer :
+
+* <a href="https://github.com/sponsors/samuelcolvin" class="external-link" target="_blank">Samuel Colvin (Pydantic)</a>
+* <a href="https://github.com/sponsors/encode" class="external-link" target="_blank">Encode (Starlette, Uvicorn)</a>
+
+---
+
+Merci ! 🚀

docs/fr/docs/history-design-future.md

@@ -0,0 +1,79 @@
+# Histoire, conception et avenir
+
+Il y a quelque temps, <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">un utilisateur de **FastAPI** a demandé</a> :
+
+> Quelle est l'histoire de ce projet ? Il semble être sorti de nulle part et est devenu génial en quelques semaines [...].
+
+Voici un petit bout de cette histoire.
+
+## Alternatives
+
+Je crée des API avec des exigences complexes depuis plusieurs années (Machine Learning, systèmes distribués, jobs asynchrones, bases de données NoSQL, etc), en dirigeant plusieurs équipes de développeurs.
+
+Dans ce cadre, j'ai dû étudier, tester et utiliser de nombreuses alternatives.
+
+L'histoire de **FastAPI** est en grande partie l'histoire de ses prédécesseurs.
+
+Comme dit dans la section [Alternatives](alternatives.md){.internal-link target=\_blank} :
+
+<blockquote markdown="1">
+
+**FastAPI** n'existerait pas sans le travail antérieur d'autres personnes.
+
+Il y a eu de nombreux outils créés auparavant qui ont contribué à inspirer sa création.
+
+J'ai évité la création d'un nouveau framework pendant plusieurs années. J'ai d'abord essayé de résoudre toutes les fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.
+
+Mais à un moment donné, il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offre toutes ces fonctionnalités, en prenant les meilleures idées des outils précédents, et en les combinant de la meilleure façon possible, en utilisant des fonctionnalités du langage qui n'étaient même pas disponibles auparavant (annotations de type pour Python 3.6+).
+
+</blockquote>
+
+## Recherche
+
+En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.
+
+Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard.
+
+De plus, la meilleure approche était d'utiliser des normes déjà existantes.
+
+Ainsi, avant même de commencer à coder **FastAPI**, j'ai passé plusieurs mois à étudier les spécifications d'OpenAPI, JSON Schema, OAuth2, etc. Comprendre leurs relations, leurs similarités et leurs différences.
+
+## Conception
+
+Ensuite, j'ai passé du temps à concevoir l'"API" de développeur que je voulais avoir en tant qu'utilisateur (en tant que développeur utilisant FastAPI).
+
+J'ai testé plusieurs idées dans les éditeurs Python les plus populaires : PyCharm, VS Code, les éditeurs basés sur Jedi.
+
+D'après la dernière <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Enquête Développeurs Python</a>, cela couvre environ 80% des utilisateurs.
+
+Cela signifie que **FastAPI** a été spécifiquement testé avec les éditeurs utilisés par 80% des développeurs Python. Et comme la plupart des autres éditeurs ont tendance à fonctionner de façon similaire, tous ses avantages devraient fonctionner pour pratiquement tous les éditeurs.
+
+Ainsi, j'ai pu trouver les meilleurs moyens de réduire autant que possible la duplication du code, d'avoir la complétion partout, les contrôles de type et d'erreur, etc.
+
+Le tout de manière à offrir la meilleure expérience de développement à tous les développeurs.
+
+## Exigences
+
+Après avoir testé plusieurs alternatives, j'ai décidé que j'allais utiliser <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">**Pydantic**</a> pour ses avantages.
+
+J'y ai ensuite contribué, pour le rendre entièrement compatible avec JSON Schema, pour supporter différentes manières de définir les déclarations de contraintes, et pour améliorer le support des éditeurs (vérifications de type, autocomplétion) sur la base des tests effectués dans plusieurs éditeurs.
+
+Pendant le développement, j'ai également contribué à <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">**Starlette**</a>, l'autre exigence clé.
+
+## Développement
+
+Au moment où j'ai commencé à créer **FastAPI** lui-même, la plupart des pièces étaient déjà en place, la conception était définie, les exigences et les outils étaient prêts, et la connaissance des normes et des spécifications était claire et fraîche.
+
+## Futur
+
+À ce stade, il est déjà clair que **FastAPI** et ses idées sont utiles pour de nombreuses personnes.
+
+Elle a été préférée aux solutions précédentes parce qu'elle convient mieux à de nombreux cas d'utilisation.
+
+De nombreux développeurs et équipes dépendent déjà de **FastAPI** pour leurs projets (y compris moi et mon équipe).
+
+Mais il y a encore de nombreuses améliorations et fonctionnalités à venir.
+
+**FastAPI** a un grand avenir devant lui.
+
+Et [votre aide](help-fastapi.md){.internal-link target=\_blank} est grandement appréciée.

docs/fr/docs/index.md

@@ -0,0 +1,472 @@
+# FastAPI
+
+<style>
+.md-content .md-typeset h1 { display: none; }
+</style>
+
+<p align="center">
+  <a href="https://fastapi.tiangolo.com"><img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-teal.png" alt="FastAPI"></a>
+</p>
+<p align="center">
+    <em>Framework FastAPI, haute performance, facile à apprendre, rapide à coder, prêt pour la production</em>
+</p>
+<p align="center">
+<a href="https://github.com/fastapi/fastapi/actions?query=workflow%3ATest+event%3Apush+branch%3Amaster" target="_blank">
+    <img src="https://github.com/fastapi/fastapi/actions/workflows/test.yml/badge.svg?event=push&branch=master" alt="Test">
+</a>
+<a href="https://coverage-badge.samuelcolvin.workers.dev/redirect/fastapi/fastapi" target="_blank">
+    <img src="https://coverage-badge.samuelcolvin.workers.dev/fastapi/fastapi.svg" alt="Coverage">
+</a>
+<a href="https://pypi.org/project/fastapi" target="_blank">
+    <img src="https://img.shields.io/pypi/v/fastapi?color=%2334D058&label=pypi%20package" alt="Package version">
+</a>
+<a href="https://pypi.org/project/fastapi" target="_blank">
+    <img src="https://img.shields.io/pypi/pyversions/fastapi.svg?color=%2334D058" alt="Supported Python versions">
+</a>
+</p>
+
+---
+
+**Documentation** : <a href="https://fastapi.tiangolo.com" target="_blank">https://fastapi.tiangolo.com</a>
+
+**Code Source** : <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>
+
+---
+
+FastAPI est un framework web moderne et rapide (haute performance) pour la création d'API avec Python, basé sur les annotations de type standard de Python.
+
+Les principales fonctionnalités sont :
+
+* **Rapidité** : De très hautes performances, au niveau de **NodeJS** et **Go** (grâce à Starlette et Pydantic). [L'un des frameworks Python les plus rapides](#performance).
+* **Rapide à coder** : Augmente la vitesse de développement des fonctionnalités d'environ 200 % à 300 %. *
+* **Moins de bugs** : Réduit d'environ 40 % les erreurs induites par le développeur. *
+* **Intuitif** : Excellente compatibilité avec les IDE. <abbr title="également connu sous le nom d'auto-complétion, autocomplétion, IntelliSense">Complétion</abbr> complète. Moins de temps passé à déboguer.
+* **Facile** : Conçu pour être facile à utiliser et à apprendre. Moins de temps passé à lire la documentation.
+* **Concis** : Diminue la duplication de code. De nombreuses fonctionnalités liées à la déclaration de chaque paramètre. Moins de bugs.
+* **Robuste** : Obtenez un code prêt pour la production. Avec une documentation interactive automatique.
+* **Basé sur des normes** : Basé sur (et entièrement compatible avec) les standards ouverts pour les APIs : <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> (précédemment connu sous le nom de Swagger) et <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a>.
+
+<small>* estimation basée sur des tests d'une équipe de développement interne, construisant des applications de production.</small>
+
+## Sponsors
+
+<!-- sponsors -->
+
+{% if sponsors %}
+{% for sponsor in sponsors.gold -%}
+<a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
+{% endfor -%}
+{%- for sponsor in sponsors.silver -%}
+<a href="{{ sponsor.url }}" target="_blank" title="{{ sponsor.title }}"><img src="{{ sponsor.img }}" style="border-radius:15px"></a>
+{% endfor %}
+{% endif %}
+
+<!-- /sponsors -->
+
+<a href="https://fastapi.tiangolo.com/fastapi-people/#sponsors" class="external-link" target="_blank">Other sponsors</a>
+
+## Opinions
+
+"_[...] J'utilise beaucoup **FastAPI** ces derniers temps. [...] Je prévois de l'utiliser dans mon équipe pour tous les **services de ML chez Microsoft**. Certains d'entre eux seront intégrés dans le coeur de **Windows** et dans certains produits **Office**._"
+
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+
+---
+
+"_Nous avons adopté la bibliothèque **FastAPI** pour créer un serveur **REST** qui peut être interrogé pour obtenir des **prédictions**. [pour Ludwig]_"
+
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Piero Molino, Yaroslav Dudin et Sai Sumanth Miryala - <strong>Uber</strong> <a href="https://eng.uber.com/ludwig-v0-2/" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+
+---
+
+"_**Netflix** a le plaisir d'annoncer la sortie en open-source de notre framework d'orchestration de **gestion de crise** : **Dispatch** ! [construit avec **FastAPI**]_"
+
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kevin Glisson, Marc Vilanova, Forest Monsen - <strong>Netflix</strong> <a href="https://netflixtechblog.com/introducing-dispatch-da4b8a2a8072" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+
+---
+
+"_Je suis très enthousiaste à propos de **FastAPI**. C'est un bonheur !_"
+
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Brian Okken - <strong>Auteur du podcast <a href="https://pythonbytes.fm/episodes/show/123/time-to-right-the-py-wrongs?time_in_sec=855" target="_blank">Python Bytes</a></strong> <a href="https://x.com/brianokken/status/1112220079972728832" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+
+---
+
+"_Honnêtement, ce que vous avez construit a l'air super solide et élégant. A bien des égards, c'est comme ça que je voulais que **Hug** soit - c'est vraiment inspirant de voir quelqu'un construire ça._"
+
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Timothy Crosley - <strong> Créateur de <a href="https://github.com/hugapi/hug" target="_blank">Hug</a></strong> <a href="https://news.ycombinator.com/item?id=19455465" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+
+---
+
+"_Si vous cherchez à apprendre un **framework moderne** pour créer des APIs REST, regardez **FastAPI** [...] C'est rapide, facile à utiliser et à apprendre [...]_"
+
+"_Nous sommes passés à **FastAPI** pour nos **APIs** [...] Je pense que vous l'aimerez [...]_"
+
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Ines Montani - Matthew Honnibal - <strong>Fondateurs de <a href="https://explosion.ai" target="_blank">Explosion AI</a> - Créateurs de <a href="https://spacy.io" target="_blank">spaCy</a></strong> <a href="https://x.com/_inesmontani/status/1144173225322143744" target="_blank"><small>(ref)</small></a> - <a href="https://x.com/honnibal/status/1144031421859655680" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+
+---
+
+"_Si quelqu'un cherche à construire une API Python de production, je recommande vivement **FastAPI**. Il est **bien conçu**, **simple à utiliser** et **très évolutif**. Il est devenu un **composant clé** dans notre stratégie de développement API first et il est à l'origine de nombreux automatismes et services tels que notre ingénieur virtuel TAC._"
+
+<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Deon Pillsbury - <strong>Cisco</strong> <a href="https://www.linkedin.com/posts/deonpillsbury_cisco-cx-python-activity-6963242628536487936-trAp/" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>
+
+---
+
+## **Typer**, le FastAPI des <abbr title="Command Line Interface">CLI</abbr>
+
+<a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>
+
+Si vous souhaitez construire une application <abbr title="Command Line Interface">CLI</abbr> utilisable dans un terminal au lieu d'une API web, regardez <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">**Typer**</a>.
+
+**Typer** est le petit frère de FastAPI. Et il est destiné à être le **FastAPI des <abbr title="Command Line Interface">CLI</abbr>**. ⌨️ 🚀
+
+## Prérequis
+
+FastAPI repose sur les épaules de géants :
+
+* <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> pour les parties web.
+* <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> pour les parties données.
+
+## Installation
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ pip install fastapi
+
+---> 100%
+```
+
+</div>
+
+Vous aurez également besoin d'un serveur ASGI pour la production tel que <a href="https://www.uvicorn.dev" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a> ou <a href="https://github.com/pgjones/hypercorn" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a>.
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ pip install "uvicorn[standard]"
+
+---> 100%
+```
+
+</div>
+
+## Exemple
+
+### Créez
+
+* Créez un fichier `main.py` avec :
+
+```Python
+from typing import Union
+
+from fastapi import FastAPI
+
+app = FastAPI()
+
+
+@app.get("/")
+def read_root():
+    return {"Hello": "World"}
+
+
+@app.get("/items/{item_id}")
+def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+    return {"item_id": item_id, "q": q}
+```
+
+<details markdown="1">
+<summary>Ou utilisez <code>async def</code> ...</summary>
+
+Si votre code utilise `async` / `await`, utilisez `async def` :
+
+```Python hl_lines="9  14"
+from typing import Union
+
+from fastapi import FastAPI
+
+app = FastAPI()
+
+
+@app.get("/")
+async def read_root():
+    return {"Hello": "World"}
+
+
+@app.get("/items/{item_id}")
+async def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+    return {"item_id": item_id, "q": q}
+```
+
+**Note**
+
+Si vous n'êtes pas familier avec cette notion, consultez la section _"Vous êtes pressés ?"_ à propos de <a href="https://fastapi.tiangolo.com/fr/async/#vous-etes-presses" target="_blank">`async` et `await` dans la documentation</a>.
+
+</details>
+
+### Lancez
+
+Lancez le serveur avec :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ uvicorn main:app --reload
+
+INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+INFO:     Started reloader process [28720]
+INFO:     Started server process [28722]
+INFO:     Waiting for application startup.
+INFO:     Application startup complete.
+```
+
+</div>
+
+<details markdown="1">
+<summary>À propos de la commande <code>uvicorn main:app --reload</code> ...</summary>
+
+La commande `uvicorn main:app` fait référence à :
+
+* `main` : le fichier `main.py` (le "module" Python).
+* `app` : l'objet créé à l'intérieur de `main.py` avec la ligne `app = FastAPI()`.
+* `--reload` : fait redémarrer le serveur après des changements de code. À n'utiliser que pour le développement.
+
+</details>
+
+### Vérifiez
+
+Ouvrez votre navigateur à l'adresse <a href="http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery</a>.
+
+Vous obtenez alors cette réponse <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> :
+
+```JSON
+{"item_id": 5, "q": "somequery"}
+```
+
+Vous venez de créer une API qui :
+
+* Reçoit les requêtes HTTP pour les _chemins_ `/` et `/items/{item_id}`.
+* Les deux _chemins_ acceptent des <em>opérations</em> `GET` (également connu sous le nom de _méthodes_ HTTP).
+* Le _chemin_ `/items/{item_id}` a un  _<abbr title="en anglais : path parameter">paramètre</abbr>_ `item_id` qui doit être un `int`.
+* Le _chemin_ `/items/{item_id}` a un _<abbr title="en anglais : query param">paramètre de requête</abbr>_ optionnel `q` de type `str`.
+
+### Documentation API interactive
+
+Maintenant, rendez-vous sur <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.
+
+Vous verrez la documentation interactive automatique de l'API (fournie par <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>) :
+
+![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)
+
+### Documentation API alternative
+
+Et maintenant, rendez-vous sur <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>.
+
+Vous verrez la documentation interactive automatique de l'API (fournie par <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>) :
+
+![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
+
+## Exemple plus poussé
+
+Maintenant, modifiez le fichier `main.py` pour recevoir <abbr title="en anglais : body">le corps</abbr> d'une requête `PUT`.
+
+Déclarez ce corps en utilisant les types Python standards, grâce à Pydantic.
+
+```Python hl_lines="4  9-12  25-27"
+from typing import Union
+
+from fastapi import FastAPI
+from pydantic import BaseModel
+
+app = FastAPI()
+
+
+class Item(BaseModel):
+    name: str
+    price: float
+    is_offer: Union[bool, None] = None
+
+
+@app.get("/")
+def read_root():
+    return {"Hello": "World"}
+
+
+@app.get("/items/{item_id}")
+def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
+    return {"item_id": item_id, "q": q}
+
+
+@app.put("/items/{item_id}")
+def update_item(item_id: int, item: Item):
+    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
+```
+
+Le serveur se recharge normalement automatiquement (car vous avez pensé à `--reload` dans la commande `uvicorn` ci-dessus).
+
+### Plus loin avec la documentation API interactive
+
+Maintenant, rendez-vous sur <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.
+
+* La documentation interactive de l'API sera automatiquement mise à jour, y compris le nouveau corps de la requête :
+
+![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)
+
+* Cliquez sur le bouton "Try it out", il vous permet de renseigner les paramètres et d'interagir directement avec l'API :
+
+![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-04-swagger-03.png)
+
+* Cliquez ensuite sur le bouton "Execute", l'interface utilisateur communiquera avec votre API, enverra les paramètres, obtiendra les résultats et les affichera à l'écran :
+
+![Swagger UI interaction](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-05-swagger-04.png)
+
+### Plus loin avec la documentation API alternative
+
+Et maintenant, rendez-vous sur <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>.
+
+* La documentation alternative reflétera également le nouveau paramètre de requête et le nouveau corps :
+
+![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)
+
+### En résumé
+
+En résumé, vous déclarez **une fois** les types de paramètres, <abbr title="en anglais : body">le corps</abbr>  de la requête, etc. en tant que paramètres de fonction.
+
+Vous faites cela avec les types Python standard modernes.
+
+Vous n'avez pas à apprendre une nouvelle syntaxe, les méthodes ou les classes d'une bibliothèque spécifique, etc.
+
+Juste du **Python** standard.
+
+Par exemple, pour un `int`:
+
+```Python
+item_id: int
+```
+
+ou pour un modèle `Item` plus complexe :
+
+```Python
+item: Item
+```
+
+... et avec cette déclaration unique, vous obtenez :
+
+* Une assistance dans votre IDE, notamment :
+    * la complétion.
+    * la vérification des types.
+* La validation des données :
+    * des erreurs automatiques et claires lorsque les données ne sont pas valides.
+    * une validation même pour les objets <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> profondément imbriqués.
+* <abbr title="aussi connu sous le nom de : serialization, parsing, marshalling">Une conversion</abbr> des données d'entrée : venant du réseau et allant vers les données et types de Python, permettant de lire :
+    * le <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr>.
+    * <abbr title="en anglais : path parameters">les paramètres du chemin</abbr>.
+    * <abbr title="en anglais : query parameters">les paramètres de la requête</abbr>.
+    * les cookies.
+    * <abbr title="en anglais : headers">les en-têtes</abbr>.
+    * <abbr title="en anglais : forms">les formulaires</abbr>.
+    * <abbr title="en anglais : files">les fichiers</abbr>.
+* <abbr title="aussi connu sous le nom de : serialization, parsing, marshalling">La conversion</abbr> des données de sortie : conversion des données et types Python en données réseau (au format <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr>), permettant de convertir :
+    * les types Python (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
+    * les objets `datetime`.
+    * les objets `UUID`.
+    * les modèles de base de données.
+    * ... et beaucoup plus.
+* La documentation API interactive automatique, avec 2 interfaces utilisateur au choix :
+    * Swagger UI.
+    * ReDoc.
+
+---
+
+Pour revenir à l'exemple de code précédent, **FastAPI** permet de :
+
+* Valider que `item_id` existe dans le chemin des requêtes `GET` et `PUT`.
+* Valider que `item_id` est de type `int` pour les requêtes `GET` et `PUT`.
+    * Si ce n'est pas le cas, le client voit une erreur utile et claire.
+* Vérifier qu'il existe un paramètre de requête facultatif nommé `q` (comme dans `http://127.0.0.1:8000/items/foo?q=somequery`) pour les requêtes `GET`.
+    * Puisque le paramètre `q` est déclaré avec `= None`, il est facultatif.
+    * Sans le `None`, il serait nécessaire (comme l'est <abbr title="en anglais : body">le corps</abbr> de la requête dans le cas du `PUT`).
+* Pour les requêtes `PUT` vers `/items/{item_id}`, de lire <abbr title="en anglais : body">le corps</abbr>  en <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> :
+    * Vérifier qu'il a un attribut obligatoire `name` qui devrait être un `str`.
+    * Vérifier qu'il a un attribut obligatoire `prix` qui doit être un `float`.
+    * Vérifier qu'il a un attribut facultatif `is_offer`, qui devrait être un `bool`, s'il est présent.
+    * Tout cela fonctionnerait également pour les objets <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> profondément imbriqués.
+* Convertir de et vers <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> automatiquement.
+* Documenter tout avec OpenAPI, qui peut être utilisé par :
+    * Les systèmes de documentation interactifs.
+    * Les systèmes de génération automatique de code client, pour de nombreuses langues.
+* Fournir directement 2 interfaces web de documentation interactive.
+
+---
+
+Nous n'avons fait qu'effleurer la surface, mais vous avez déjà une idée de la façon dont tout cela fonctionne.
+
+Essayez de changer la ligne contenant :
+
+```Python
+    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
+```
+
+... de :
+
+```Python
+        ... "item_name": item.name ...
+```
+
+... vers :
+
+```Python
+        ... "item_price": item.price ...
+```
+
+... et voyez comment votre éditeur complétera automatiquement les attributs et connaîtra leurs types :
+
+![compatibilité IDE](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)
+
+Pour un exemple plus complet comprenant plus de fonctionnalités, voir le <a href="https://fastapi.tiangolo.com/fr/tutorial/">Tutoriel - Guide utilisateur</a>.
+
+**Spoiler alert** : le tutoriel - guide utilisateur inclut :
+
+* Déclaration de **paramètres** provenant d'autres endroits différents comme : **<abbr title="en anglais : headers">en-têtes</abbr>.**, **cookies**, **champs de formulaire** et **fichiers**.
+* L'utilisation de **contraintes de validation** comme `maximum_length` ou `regex`.
+* Un **<abbr title="aussi connu sous le nom de composants, ressources, fournisseurs, services, injectables">système d'injection de dépendance </abbr>** très puissant et facile à utiliser .
+* Sécurité et authentification, y compris la prise en charge de **OAuth2** avec les **<abbr title="en anglais : JWT tokens">jetons <abbr title="JSON Web Tokens">JWT</abbr></abbr>** et l'authentification **HTTP Basic**.
+* Des techniques plus avancées (mais tout aussi faciles) pour déclarer les **modèles <abbr title="JavaScript Object Notation">JSON</abbr> profondément imbriqués** (grâce à Pydantic).
+* Intégration de **GraphQL** avec <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> et d'autres bibliothèques.
+* D'obtenir de nombreuses fonctionnalités supplémentaires (grâce à  Starlette) comme :
+    * **WebSockets**
+    * de tester le code très facilement avec `requests` et `pytest`
+    * **<abbr title="Cross-Origin Resource Sharing">CORS</abbr>**
+    * **Cookie Sessions**
+    * ... et plus encore.
+
+## Performance
+
+Les benchmarks TechEmpower indépendants montrent que les applications **FastAPI** s'exécutant sous Uvicorn sont <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank"> parmi les frameworks existants en Python les plus rapides </a>, juste derrière Starlette et Uvicorn (utilisés en interne par FastAPI). (*)
+
+Pour en savoir plus, consultez la section <a href="https://fastapi.tiangolo.com/fr/benchmarks/" class="internal-link" target="_blank">Benchmarks</a>.
+
+## Dépendances facultatives
+
+Utilisées par Pydantic:
+
+* <a href="https://github.com/JoshData/python-email-validator" target="_blank"><code>email-validator</code></a> - pour la validation des adresses email.
+
+Utilisées par Starlette :
+
+* <a href="https://requests.readthedocs.io" target="_blank"><code>requests</code></a> - Obligatoire si vous souhaitez utiliser `TestClient`.
+* <a href="https://jinja.palletsprojects.com" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - Obligatoire si vous souhaitez utiliser la configuration de template par défaut.
+* <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" target="_blank"><code>python-multipart</code></a> - Obligatoire si vous souhaitez supporter le <abbr title="convertit la chaine de caractère d'une requête HTTP en donnée Python">"décodage"</abbr> de formulaire avec `request.form()`.
+* <a href="https://pythonhosted.org/itsdangerous/" target="_blank"><code>itsdangerous</code></a> - Obligatoire pour la prise en charge de `SessionMiddleware`.
+* <a href="https://pyyaml.org/wiki/PyYAMLDocumentation" target="_blank"><code>pyyaml</code></a> - Obligatoire pour le support `SchemaGenerator` de Starlette (vous n'en avez probablement pas besoin avec FastAPI).
+
+Utilisées par FastAPI / Starlette :
+
+* <a href="https://www.uvicorn.dev" target="_blank"><code>uvicorn</code></a> - Pour le serveur qui charge et sert votre application.
+* <a href="https://github.com/ijl/orjson" target="_blank"><code>orjson</code></a> - Obligatoire si vous voulez utiliser `ORJSONResponse`.
+* <a href="https://github.com/esnme/ultrajson" target="_blank"><code>ujson</code></a> - Obligatoire si vous souhaitez utiliser `UJSONResponse`.
+
+Vous pouvez tout installer avec `pip install fastapi[all]`.
+
+## Licence
+
+Ce projet est soumis aux termes de la licence MIT.

docs/fr/docs/learn/index.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# Apprendre
+
+Voici les sections introductives et les tutoriels pour apprendre **FastAPI**.
+
+Vous pouvez considérer ceci comme un **manuel**, un **cours**, la **méthode officielle** et recommandée pour appréhender FastAPI. 😎

docs/fr/docs/project-generation.md

@@ -0,0 +1,84 @@
+# Génération de projets - Modèle
+
+Vous pouvez utiliser un générateur de projet pour commencer, qui réalisera pour vous la mise en place de bases côté architecture globale, sécurité, base de données et premières routes d'API.
+
+Un générateur de projet fera toujours une mise en place très subjective que vous devriez modifier et adapter suivant vos besoins, mais cela reste un bon point de départ pour vos projets.
+
+## Full Stack FastAPI PostgreSQL
+
+GitHub : <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql</a>
+
+### Full Stack FastAPI PostgreSQL - Fonctionnalités
+
+* Intégration **Docker** complète (basée sur Docker).
+* Déploiement Docker en mode <a href="https://docs.docker.com/engine/swarm/" class="external-link" target="_blank">Swarm</a>
+* Intégration **Docker Compose** et optimisation pour développement local.
+* Serveur web Python **prêt au déploiement** utilisant Uvicorn et Gunicorn.
+* Backend Python <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a> :
+    * **Rapide** : Très hautes performances, comparables à **NodeJS** ou **Go** (grâce à Starlette et Pydantic).
+    * **Intuitif** : Excellent support des éditeurs. <abbr title="aussi appelée auto-complétion, autocomplétion, IntelliSense...">Complétion</abbr> partout. Moins de temps passé à déboguer.
+    * **Facile** : Fait pour être facile à utiliser et apprendre. Moins de temps passé à lire de la documentation.
+    * **Concis** : Minimise la duplication de code. Plusieurs fonctionnalités à chaque déclaration de paramètre.
+    * **Robuste** : Obtenez du code prêt pour être utilisé en production. Avec de la documentation automatique interactive.
+    * **Basé sur des normes** : Basé sur (et totalement compatible avec) les normes ouvertes pour les APIs : <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> et <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a>.
+    * <a href="https://fastapi.tiangolo.com/features/" class="external-link" target="_blank">**Et bien d'autres fonctionnalités**</a> comme la validation automatique, la sérialisation, l'authentification avec OAuth2 JWT tokens, etc.
+* Hashage de **mots de passe sécurisé** par défaut.
+* Authentification par **jetons JWT**.
+* Modèles **SQLAlchemy** (indépendants des extensions Flask, afin qu'ils puissent être utilisés directement avec des *workers* Celery).
+* Modèle de démarrages basiques pour les utilisateurs (à modifier et supprimer au besoin).
+* Migrations **Alembic**.
+* **CORS** (partage des ressources entre origines multiples, ou *Cross Origin Resource Sharing*).
+* *Worker* **Celery** pouvant importer et utiliser les modèles et le code du reste du backend.
+* Tests du backend REST basés sur **Pytest**, intégrés dans Docker, pour que vous puissiez tester toutes les interactions de l'API indépendamment de la base de données. Étant exécutés dans Docker, les tests peuvent utiliser un nouvel entrepôt de données créé de zéro à chaque fois (vous pouvez donc utiliser ElasticSearch, MongoDB, CouchDB, etc. et juste tester que l'API fonctionne).
+* Intégration Python facile avec **Jupyter Kernels** pour le développement à distance ou intra-Docker avec des extensions comme Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter.
+* Frontend **Vue** :
+    * Généré avec Vue CLI.
+    * Gestion de l'**Authentification JWT**.
+    * Page de connexion.
+    * Après la connexion, page de tableau de bord principal.
+    * Tableau de bord principal avec création et modification d'utilisateurs.
+    * Modification de ses propres caractéristiques utilisateur.
+    * **Vuex**.
+    * **Vue-router**.
+    * **Vuetify** pour de magnifiques composants *material design*.
+    * **TypeScript**.
+    * Serveur Docker basé sur **Nginx** (configuré pour être facilement manipulé avec Vue-router).
+    * Utilisation de *Docker multi-stage building*, pour ne pas avoir besoin de sauvegarder ou *commit* du code compilé.
+    * Tests frontend exécutés à la compilation (pouvant être désactivés).
+    * Fait aussi modulable que possible, pour pouvoir fonctionner comme tel, tout en pouvant être utilisé qu'en partie grâce à Vue CLI.
+* **PGAdmin** pour les bases de données PostgreSQL, facilement modifiable pour utiliser PHPMYAdmin ou MySQL.
+* **Flower** pour la surveillance de tâches Celery.
+* Équilibrage de charge entre le frontend et le backend avec **Traefik**, afin de pouvoir avoir les deux sur le même domaine, séparés par chemins, mais servis par différents conteneurs.
+* Intégration Traefik, comprenant la génération automatique de certificat **HTTPS** Let's Encrypt.
+* GitLab **CI** (intégration continue), comprenant des tests pour le frontend et le backend.
+
+## Full Stack FastAPI Couchbase
+
+GitHub : <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-couchbase" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-couchbase</a>
+
+⚠️ **ATTENTION** ⚠️
+
+Si vous démarrez un nouveau projet de zéro, allez voir les alternatives au début de cette page.
+
+Par exemple, le générateur de projet <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql" class="external-link" target="_blank">Full Stack FastAPI PostgreSQL</a>  peut être une meilleure alternative, étant activement maintenu et utilisé et comprenant toutes les nouvelles fonctionnalités et améliorations.
+
+Vous êtes toujours libre d'utiliser le générateur basé sur Couchbase si vous le voulez, cela devrait probablement fonctionner correctement, et si vous avez déjà un projet généré en utilisant ce dernier, cela devrait fonctionner aussi (et vous l'avez déjà probablement mis à jour suivant vos besoins).
+
+Vous pouvez en apprendre plus dans la documentation du dépôt GithHub.
+
+## Full Stack FastAPI MongoDB
+
+...viendra surement plus tard, suivant le temps que j'ai.  😅 🎉
+
+## Modèles d'apprentissage automatique avec spaCy et FastAPI
+
+GitHub : <a href="https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi</a>
+
+## Modèles d'apprentissage automatique avec spaCy et FastAPI - Fonctionnalités
+
+* Intégration d'un modèle NER **spaCy**.
+* Formatage de requête pour **Azure Cognitive Search**.
+* Serveur Python web **prêt à utiliser en production** utilisant Uvicorn et Gunicorn.
+* Déploiement CI/CD Kubernetes pour **Azure DevOps** (AKS).
+* **Multilangues**. Choisissez facilement l'une des langues intégrées à spaCy durant la mise en place du projet.
+* **Facilement généralisable** à d'autres bibliothèques similaires (Pytorch, Tensorflow), et non juste spaCy.

docs/fr/docs/python-types.md

@@ -0,0 +1,299 @@
+# Introduction aux Types Python
+
+Python supporte des annotations de type (ou *type hints*) optionnelles.
+
+Ces annotations de type constituent une syntaxe spéciale qui permet de déclarer le <abbr title="par exemple : str, int, float, bool">type</abbr> d'une variable.
+
+En déclarant les types de vos variables, cela permet aux différents outils comme les éditeurs de texte d'offrir un meilleur support.
+
+Ce chapitre n'est qu'un **tutoriel rapide / rappel** sur les annotations de type Python.
+Seulement le minimum nécessaire pour les utiliser avec **FastAPI** sera couvert... ce qui est en réalité très peu.
+
+**FastAPI** est totalement basé sur ces annotations de type, qui lui donnent de nombreux avantages.
+
+Mais même si vous n'utilisez pas ou n'utiliserez jamais **FastAPI**, vous pourriez bénéficier d'apprendre quelques choses sur ces dernières.
+
+/// note
+
+Si vous êtes un expert Python, et que vous savez déjà **tout** sur les annotations de type, passez au chapitre suivant.
+
+///
+
+## Motivations
+
+Prenons un exemple simple :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial001.py*}
+
+Exécuter ce programe affiche :
+
+```
+John Doe
+```
+
+La fonction :
+
+* Prend un `first_name` et un `last_name`.
+* Convertit la première lettre de chaque paramètre en majuscules grâce à `title()`.
+* Concatène les résultats avec un espace entre les deux.
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial001.py hl[2] *}
+
+### Limitations
+
+C'est un programme très simple.
+
+Mais maintenant imaginez que vous l'écriviez de zéro.
+
+À un certain point vous auriez commencé la définition de la fonction, vous aviez les paramètres prêts.
+
+Mais vous aviez besoin de "cette méthode qui convertit la première lettre en majuscule".
+
+Était-ce `upper` ? `uppercase` ? `first_uppercase` ? `capitalize` ?
+
+Vous essayez donc d'utiliser le vieil ami du programmeur, l'auto-complétion de l'éditeur.
+
+Vous écrivez le premier paramètre, `first_name`, puis un point (`.`) et appuyez sur `Ctrl+Espace` pour déclencher l'auto-complétion.
+
+Mais malheureusement, rien d'utile n'en résulte :
+
+<img src="/img/python-types/image01.png">
+
+### Ajouter des types
+
+Modifions une seule ligne de la version précédente.
+
+Nous allons changer seulement cet extrait, les paramètres de la fonction, de :
+
+
+```Python
+    first_name, last_name
+```
+
+à :
+
+```Python
+    first_name: str, last_name: str
+```
+
+C'est tout.
+
+Ce sont des annotations de types :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial002.py hl[1] *}
+
+À ne pas confondre avec la déclaration de valeurs par défaut comme ici :
+
+```Python
+    first_name="john", last_name="doe"
+```
+
+C'est une chose différente.
+
+On utilise un deux-points (`:`), et pas un égal (`=`).
+
+Et ajouter des annotations de types ne crée normalement pas de différence avec le comportement qui aurait eu lieu si elles n'étaient pas là.
+
+Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois.
+
+Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez :
+
+<img src="/img/python-types/image02.png">
+
+Vous pouvez donc dérouler les options jusqu'à trouver la méthode à laquelle vous pensiez.
+
+<img src="/img/python-types/image03.png">
+
+## Plus de motivations
+
+Cette fonction possède déjà des annotations de type :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial003.py hl[1] *}
+
+Comme l'éditeur connaît le type des variables, vous n'avez pas seulement l'auto-complétion, mais aussi de la détection d'erreurs :
+
+<img src="/img/python-types/image04.png">
+
+Maintenant que vous avez connaissance du problème, convertissez `age` en <abbr title="string">chaîne de caractères</abbr> grâce à `str(age)` :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial004.py hl[2] *}
+
+## Déclarer des types
+
+Vous venez de voir là où les types sont généralement déclarés : dans les paramètres de fonctions.
+
+C'est aussi ici que vous les utiliseriez avec **FastAPI**.
+
+### Types simples
+
+Vous pouvez déclarer tous les types  de Python, pas seulement `str`.
+
+Comme par exemple :
+
+* `int`
+* `float`
+* `bool`
+* `bytes`
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial005.py hl[1] *}
+
+### Types génériques avec des paramètres de types
+
+Il existe certaines structures de données qui contiennent d'autres valeurs, comme `dict`, `list`, `set` et `tuple`. Et les valeurs internes peuvent elles aussi avoir leurs propres types.
+
+Pour déclarer ces types et les types internes, on utilise le module standard de Python `typing`.
+
+Il existe spécialement pour supporter ces annotations de types.
+
+#### `List`
+
+Par exemple, définissons une variable comme `list` de `str`.
+
+Importez `List` (avec un `L` majuscule) depuis `typing`.
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[1] *}
+
+Déclarez la variable, en utilisant la syntaxe des deux-points (`:`).
+
+Et comme type, mettez `List`.
+
+Les listes étant un type contenant des types internes, mettez ces derniers entre crochets (`[`, `]`) :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial006.py hl[4] *}
+
+/// tip | Astuce
+
+Ces types internes entre crochets sont appelés des "paramètres de type".
+
+Ici, `str` est un paramètre de type passé à `List`.
+
+///
+
+Ce qui signifie : "la variable `items` est une `list`, et chacun de ses éléments a pour type `str`.
+
+En faisant cela, votre éditeur pourra vous aider, même pendant que vous traitez des éléments de la liste.
+
+<img src="/img/python-types/image05.png">
+
+Sans types, c'est presque impossible à réaliser.
+
+Vous remarquerez que la variable `item` n'est qu'un des éléments de la list `items`.
+
+Et pourtant, l'éditeur sait qu'elle est de type `str` et pourra donc vous aider à l'utiliser.
+
+#### `Tuple` et `Set`
+
+C'est le même fonctionnement pour déclarer un `tuple` ou un `set` :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial007.py hl[1,4] *}
+
+Dans cet exemple :
+
+* La variable `items_t` est un `tuple` avec 3 éléments, un `int`, un deuxième `int`, et un `str`.
+* La variable `items_s` est un `set`, et chacun de ses éléments est de type `bytes`.
+
+#### `Dict`
+
+Pour définir un `dict`, il faut lui passer 2 paramètres, séparés par une virgule (`,`).
+
+Le premier paramètre de type est pour les clés et le second pour les valeurs du dictionnaire (`dict`).
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial008.py hl[1,4] *}
+
+Dans cet exemple :
+
+* La variable `prices` est de type `dict` :
+    * Les clés de ce dictionnaire sont de type `str`.
+    * Les valeurs de ce dictionnaire sont de type `float`.
+
+#### `Optional`
+
+Vous pouvez aussi utiliser `Optional` pour déclarer qu'une variable a un type, comme `str` mais qu'il est "optionnel" signifiant qu'il pourrait aussi être `None`.
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial009.py hl[1,4] *}
+
+Utiliser `Optional[str]` plutôt que `str` permettra à l'éditeur de vous aider à détecter les erreurs où vous supposeriez qu'une valeur est toujours de type `str`, alors qu'elle pourrait aussi être `None`.
+
+#### Types génériques
+
+Les types qui peuvent contenir des paramètres de types entre crochets, comme :
+
+* `List`
+* `Tuple`
+* `Set`
+* `Dict`
+* `Optional`
+* ...et d'autres.
+
+sont appelés des **types génériques** ou **Generics**.
+
+### Classes en tant que types
+
+Vous pouvez aussi déclarer une classe comme type d'une variable.
+
+Disons que vous avez une classe `Person`, avec une variable `name` :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[1:3] *}
+
+
+Vous pouvez ensuite déclarer une variable de type `Person` :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial010.py hl[6] *}
+
+Et vous aurez accès, encore une fois, au support complet offert par l'éditeur :
+
+<img src="/img/python-types/image06.png">
+
+## Les modèles Pydantic
+
+<a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> est une bibliothèque Python pour effectuer de la validation de données.
+
+Vous déclarez la forme de la donnée avec des classes et des attributs.
+
+Chaque attribut possède un type.
+
+Puis vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et **Pydantic** validera les valeurs, les convertira dans le type adéquat (si c'est nécessaire et possible) et vous donnera un objet avec toute la donnée.
+
+Ainsi, votre éditeur vous offrira un support adapté pour l'objet résultant.
+
+Extrait de la documentation officielle de **Pydantic** :
+
+{*../../docs_src/python_types/tutorial011.py*}
+
+/// info
+
+Pour en savoir plus à propos de <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic, allez jeter un coup d'oeil à sa documentation</a>.
+
+///
+
+**FastAPI** est basé entièrement sur **Pydantic**.
+
+Vous verrez bien plus d'exemples de son utilisation dans [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.
+
+## Les annotations de type dans **FastAPI**
+
+**FastAPI** utilise ces annotations pour faire différentes choses.
+
+Avec **FastAPI**, vous déclarez des paramètres grâce aux annotations de types et vous obtenez :
+
+* **du support de l'éditeur**
+* **de la vérification de types**
+
+...et **FastAPI** utilise ces mêmes déclarations pour :
+
+* **Définir les prérequis** : depuis les paramètres de chemins des requêtes, les entêtes, les corps, les dépendances, etc.
+* **Convertir des données** : depuis la requête vers les types requis.
+* **Valider des données** : venant de chaque requête :
+    * Générant automatiquement des **erreurs** renvoyées au client quand la donnée est invalide.
+* **Documenter** l'API avec OpenAPI :
+    * ce qui ensuite utilisé par les interfaces utilisateur automatiques de documentation interactive.
+
+Tout cela peut paraître bien abstrait, mais ne vous inquiétez pas, vous verrez tout ça en pratique dans [Tutoriel - Guide utilisateur](tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Ce qu'il faut retenir c'est qu'en utilisant les types standard de Python, à un seul endroit (plutôt que d'ajouter plus de classes, de décorateurs, etc.), **FastAPI** fera une grande partie du travail pour vous.
+
+/// info
+
+Si vous avez déjà lu le tutoriel et êtes revenus ici pour voir plus sur les types, une bonne ressource est la <a href="https://mypy.readthedocs.io/en/latest/cheat_sheet_py3.html" class="external-link" target="_blank">"cheat sheet" de `mypy`</a>.
+
+///

docs/fr/docs/tutorial/background-tasks.md

@@ -0,0 +1,84 @@
+# Tâches d'arrière-plan
+
+Vous pouvez définir des tâches d'arrière-plan qui seront exécutées après avoir retourné une réponse.
+
+Ceci est utile pour les opérations qui doivent avoir lieu après une requête, mais où le client n'a pas réellement besoin d'attendre que l'opération soit terminée pour recevoir une réponse.
+
+Cela comprend, par exemple :
+
+* Les notifications par email envoyées après l'exécution d'une action :
+    * Étant donné que se connecter à un serveur et envoyer un email a tendance à être «lent» (plusieurs secondes), vous pouvez retourner la réponse directement et envoyer la notification en arrière-plan.
+* Traiter des données :
+    * Par exemple, si vous recevez un fichier qui doit passer par un traitement lent, vous pouvez retourner une réponse «Accepted» (HTTP 202) puis faire le traitement en arrière-plan.
+
+
+## Utiliser `BackgroundTasks`
+
+Pour commencer, importez `BackgroundTasks` et définissez un paramètre dans votre *fonction de chemin* avec `BackgroundTasks` comme type déclaré.
+
+{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001.py hl[1,13] *}
+
+**FastAPI** créera l'objet de type `BackgroundTasks` pour vous et le passera comme paramètre.
+
+## Créer une fonction de tâche
+
+Une fonction à exécuter comme tâche d'arrière-plan est juste une fonction standard qui peut recevoir des paramètres.
+
+Elle peut être une fonction asynchrone (`async def`) ou une fonction normale (`def`), **FastAPI** saura la gérer correctement.
+
+Dans cet exemple, la fonction de tâche écrira dans un fichier (afin de simuler un envoi d'email).
+
+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] *}
+
+`.add_task()` reçoit comme arguments :
+
+* Une fonction de tâche à exécuter en arrière-plan (`write_notification`).
+* Les arguments positionnels à passer à la fonction de tâche dans l'ordre (`email`).
+* Les arguments nommés à passer à la fonction de tâche (`message="some notification"`).
+
+## Injection de dépendances
+
+Utiliser `BackgroundTasks` fonctionne aussi avec le système d'injection de dépendances. Vous pouvez déclarer un paramètre de type `BackgroundTasks` à différents niveaux : dans une *fonction de chemin*, dans une dépendance, dans une sous-dépendance...
+
+**FastAPI** sait quoi faire dans chaque cas et comment réutiliser le même objet, afin que tous les paramètres de type `BackgroundTasks` soient fusionnés et que les tâches soient exécutées en arrière-plan :
+
+{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py hl[13,15,22,25] *}
+
+Dans cet exemple, les messages seront écrits dans le fichier `log.txt` après que la réponse soit envoyée.
+
+S'il y avait une `query` (paramètre nommé `q`) dans la requête, alors elle sera écrite dans `log.txt` via une tâche d'arrière-plan.
+
+Et ensuite une autre tâche d'arrière-plan (générée dans les paramètres de la *la fonction de chemin*) écrira un message dans `log.txt` comprenant le paramètre de chemin `email`.
+
+## Détails techniques
+
+La classe `BackgroundTasks` provient directement de <a href="https://www.starlette.dev/background/" class="external-link" target="_blank">`starlette.background`</a>.
+
+Elle est importée/incluse directement dans **FastAPI** pour que vous puissiez l'importer depuis `fastapi` et éviter d'importer accidentellement `BackgroundTask` (sans `s` à la fin) depuis `starlette.background`.
+
+En utilisant seulement `BackgroundTasks` (et non `BackgroundTask`), il est possible de l'utiliser en tant que paramètre de *fonction de chemin* et de laisser **FastAPI** gérer le reste pour vous, comme en utilisant l'objet `Request` directement.
+
+Il est tout de même possible d'utiliser `BackgroundTask` seul dans **FastAPI**, mais dans ce cas il faut créer l'objet dans le code et renvoyer une `Response` Starlette l'incluant.
+
+Plus de détails sont disponibles dans <a href="https://www.starlette.dev/background/" class="external-link" target="_blank">la documentation officielle de Starlette sur les tâches d'arrière-plan</a> (via leurs classes `BackgroundTasks`et `BackgroundTask`).
+
+## Avertissement
+
+Si vous avez besoin de réaliser des traitements lourds en tâche d'arrière-plan et que vous n'avez pas besoin que ces traitements aient lieu dans le même process (par exemple, pas besoin de partager la mémoire, les variables, etc.), il peut s'avérer profitable d'utiliser des outils plus importants tels que <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a>.
+
+Ces outils nécessitent généralement des configurations plus complexes ainsi qu'un gestionnaire de queue de message, comme RabbitMQ ou Redis, mais ils permettent d'exécuter des tâches d'arrière-plan dans différents process, et potentiellement, sur plusieurs serveurs.
+
+Mais si vous avez besoin d'accéder aux variables et objets de la même application **FastAPI**, ou si vous avez besoin d'effectuer de petites tâches d'arrière-plan (comme envoyer des notifications par email), vous pouvez simplement vous contenter d'utiliser `BackgroundTasks`.
+
+## Résumé
+
+Importez et utilisez `BackgroundTasks` grâce aux paramètres de *fonction de chemin* et les dépendances pour ajouter des tâches d'arrière-plan.

docs/fr/docs/tutorial/body-multiple-params.md

@@ -0,0 +1,171 @@
+# Body - Paramètres multiples
+
+Maintenant que nous avons vu comment manipuler `Path` et `Query`, voyons comment faire pour le corps d'une requête, communément désigné par le terme anglais "body".
+
+## Mélanger les paramètres `Path`, `Query` et body
+
+Tout d'abord, sachez que vous pouvez mélanger les déclarations des paramètres `Path`, `Query` et body, **FastAPI** saura quoi faire.
+
+Vous pouvez également déclarer des paramètres body comme étant optionnels, en leur assignant une valeur par défaut à `None` :
+
+{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}
+
+/// note
+
+Notez que, dans ce cas, le paramètre `item` provenant du `Body` est optionnel (sa valeur par défaut est `None`).
+
+///
+
+## Paramètres multiples du body
+
+Dans l'exemple précédent, les opérations de routage attendaient un body JSON avec les attributs d'un `Item`, par exemple :
+
+```JSON
+{
+    "name": "Foo",
+    "description": "The pretender",
+    "price": 42.0,
+    "tax": 3.2
+}
+```
+
+Mais vous pouvez également déclarer plusieurs paramètres provenant de body, par exemple `item` et `user` simultanément :
+
+{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial002_py310.py hl[20] *}
+
+Dans ce cas, **FastAPI** détectera qu'il y a plus d'un paramètre dans le body (chacun correspondant à un modèle Pydantic).
+
+Il utilisera alors les noms des paramètres comme clés, et s'attendra à recevoir quelque chose de semblable à :
+
+```JSON
+{
+    "item": {
+        "name": "Foo",
+        "description": "The pretender",
+        "price": 42.0,
+        "tax": 3.2
+    },
+    "user": {
+        "username": "dave",
+        "full_name": "Dave Grohl"
+    }
+}
+```
+
+/// note
+
+"Notez que, bien que nous ayons déclaré le paramètre `item` de la même manière que précédemment, il est maintenant associé à la clé `item` dans le corps de la requête."`.
+
+///
+
+**FastAPI** effectue la conversion de la requête de façon transparente, de sorte que les objets `item` et `user` se trouvent correctement définis.
+
+Il effectue également la validation des données (même imbriquées les unes dans les autres), et permet de les documenter correctement (schéma OpenAPI et documentation auto-générée).
+
+## Valeurs scalaires dans le body
+
+De la même façon qu'il existe `Query` et `Path` pour définir des données supplémentaires pour les paramètres query et path, **FastAPI** fournit un équivalent `Body`.
+
+Par exemple, en étendant le modèle précédent, vous pouvez vouloir ajouter un paramètre `importance` dans le même body, en plus des paramètres `item` et `user`.
+
+Si vous le déclarez tel quel, comme c'est une valeur [scalaire](https://docs.github.com/fr/graphql/reference/scalars), **FastAPI** supposera qu'il s'agit d'un paramètre de requête (`Query`).
+
+Mais vous pouvez indiquer à **FastAPI** de la traiter comme une variable de body en utilisant `Body` :
+
+{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py hl[23] *}
+
+Dans ce cas, **FastAPI** s'attendra à un body semblable à :
+
+```JSON
+{
+    "item": {
+        "name": "Foo",
+        "description": "The pretender",
+        "price": 42.0,
+        "tax": 3.2
+    },
+    "user": {
+        "username": "dave",
+        "full_name": "Dave Grohl"
+    },
+    "importance": 5
+}
+```
+
+Encore une fois, cela convertira les types de données, les validera, permettra de générer la documentation, etc...
+
+## Paramètres multiples body et query
+
+Bien entendu, vous pouvez déclarer autant de paramètres que vous le souhaitez, en plus des paramètres body déjà déclarés.
+
+Par défaut, les valeurs [scalaires](https://docs.github.com/fr/graphql/reference/scalars) sont interprétées comme des paramètres query, donc inutile d'ajouter explicitement `Query`. Vous pouvez juste écrire :
+
+```Python
+q: Union[str, None] = None
+```
+
+Ou bien, en Python 3.10 et supérieur :
+
+```Python
+q: str | None = None
+```
+
+Par exemple :
+
+{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial004_an_py310.py hl[27] *}
+
+/// info
+
+`Body` possède les mêmes paramètres de validation additionnels et de gestion des métadonnées que `Query` et `Path`, ainsi que d'autres que nous verrons plus tard.
+
+///
+
+## Inclure un paramètre imbriqué dans le body
+
+Disons que vous avez seulement un paramètre `item` dans le body, correspondant à un modèle Pydantic `Item`.
+
+Par défaut, **FastAPI** attendra sa déclaration directement dans le body.
+
+Cependant, si vous souhaitez qu'il interprête correctement un JSON avec une clé `item` associée au contenu du modèle, comme cela serait le cas si vous déclariez des paramètres body additionnels, vous pouvez utiliser le paramètre spécial `embed` de `Body` :
+
+```Python
+item: Item = Body(embed=True)
+```
+
+Voici un exemple complet :
+
+{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial005_an_py310.py hl[17] *}
+
+Dans ce cas **FastAPI** attendra un body semblable à :
+
+```JSON hl_lines="2"
+{
+    "item": {
+        "name": "Foo",
+        "description": "The pretender",
+        "price": 42.0,
+        "tax": 3.2
+    }
+}
+```
+
+au lieu de :
+
+```JSON
+{
+    "name": "Foo",
+    "description": "The pretender",
+    "price": 42.0,
+    "tax": 3.2
+}
+```
+
+## Pour résumer
+
+Vous pouvez ajouter plusieurs paramètres body dans votre fonction de routage, même si une requête ne peut avoir qu'un seul body.
+
+Cependant, **FastAPI** se chargera de faire opérer sa magie, afin de toujours fournir à votre fonction des données correctes, les validera et documentera le schéma associé.
+
+Vous pouvez également déclarer des valeurs [scalaires](https://docs.github.com/fr/graphql/reference/scalars) à recevoir dans le body.
+
+Et vous pouvez indiquer à **FastAPI** d'inclure le body dans une autre variable, même lorsqu'un seul paramètre est déclaré.

docs/fr/docs/tutorial/body.md

@@ -0,0 +1,162 @@
+# 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**.
+
+Pour déclarer un corps de **requête**, on utilise les modèles de <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> en profitant de tous leurs avantages et fonctionnalités.
+
+/// info
+
+Pour envoyer de la donnée, vous devriez utiliser : `POST` (le plus populaire), `PUT`, `DELETE` ou `PATCH`.
+
+Envoyer un corps dans une requête `GET` a un comportement non défini dans les spécifications, cela est néanmoins supporté par **FastAPI**, seulement pour des cas d'utilisation très complexes/extrêmes.
+
+Ceci étant découragé, la documentation interactive générée par Swagger UI ne montrera pas de documentation pour le corps d'une requête `GET`, et les proxys intermédiaires risquent de ne pas le supporter.
+
+///
+
+## Importez le `BaseModel` de Pydantic
+
+Commencez par importer la classe `BaseModel` du module `pydantic` :
+
+{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[4] *}
+
+## Créez votre modèle de données
+
+Déclarez ensuite votre modèle de données en tant que classe qui hérite de `BaseModel`.
+
+Utilisez les types Python standard pour tous les attributs :
+
+{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[7:11] *}
+
+Tout comme pour la déclaration de paramètres de requête, quand un attribut de modèle a une valeur par défaut, il n'est pas nécessaire. Sinon, cet attribut doit être renseigné dans le corps de la requête. Pour rendre ce champ optionnel simplement, utilisez `None` comme valeur par défaut.
+
+Par exemple, le modèle ci-dessus déclare un "objet" JSON (ou `dict` Python) tel que :
+
+```JSON
+{
+    "name": "Foo",
+    "description": "An optional description",
+    "price": 45.2,
+    "tax": 3.5
+}
+```
+
+...`description` et `tax` étant des attributs optionnels (avec `None` comme valeur par défaut), cet "objet" JSON serait aussi valide :
+
+```JSON
+{
+    "name": "Foo",
+    "price": 45.2
+}
+```
+
+## Déclarez-le comme paramètre
+
+Pour l'ajouter à votre *opération de chemin*, déclarez-le comme vous déclareriez des paramètres de chemin ou de requête :
+
+{* ../../docs_src/body/tutorial001.py hl[18] *}
+
+...et déclarez que son type est le modèle que vous avez créé : `Item`.
+
+## Résultats
+
+En utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** réussit à :
+
+* Lire le contenu de la requête en tant que JSON.
+* Convertir les types correspondants (si nécessaire).
+* Valider la donnée.
+    * Si la donnée est invalide, une erreur propre et claire sera renvoyée, indiquant exactement où était la donnée incorrecte.
+* Passer la donnée reçue dans le paramètre `item`.
+    * Ce paramètre ayant été déclaré dans la fonction comme étant de type `Item`, vous aurez aussi tout le support offert par l'éditeur (auto-complétion, etc.) pour tous les attributs de ce paramètre et les types de ces attributs.
+* Générer des définitions <a href="https://json-schema.org" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a> pour votre modèle, qui peuvent être utilisées où vous en avez besoin dans votre projet ensuite.
+* Ces schémas participeront à la constitution du schéma généré OpenAPI, et seront donc utilisés par les documentations automatiquement générées.
+
+## Documentation automatique
+
+Les schémas JSON de vos modèles seront intégrés au schéma OpenAPI global de votre application, et seront donc affichés dans la documentation interactive de l'API :
+
+<img src="/img/tutorial/body/image01.png">
+
+Et seront aussi utilisés dans chaque *opération de chemin* de la documentation utilisant ces modèles :
+
+<img src="/img/tutorial/body/image02.png">
+
+## Support de l'éditeur
+
+Dans votre éditeur, vous aurez des annotations de types et de l'auto-complétion partout dans votre fonction (ce qui n'aurait pas été le cas si vous aviez utilisé un classique `dict` plutôt qu'un modèle Pydantic) :
+
+<img src="/img/tutorial/body/image03.png">
+
+Et vous obtenez aussi de la vérification d'erreur pour les opérations incorrectes de types :
+
+<img src="/img/tutorial/body/image04.png">
+
+Ce n'est pas un hasard, ce framework entier a été bâti avec ce design comme objectif.
+
+Et cela a été rigoureusement testé durant la phase de design, avant toute implémentation, pour s'assurer que cela fonctionnerait avec tous les éditeurs.
+
+Des changements sur Pydantic ont même été faits pour supporter cela.
+
+Les captures d'écrans précédentes ont été prises sur <a href="https://code.visualstudio.com" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>.
+
+Mais vous auriez le même support de l'éditeur avec <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a> et la majorité des autres éditeurs de code Python.
+
+<img src="/img/tutorial/body/image05.png">
+
+/// tip | Astuce
+
+Si vous utilisez <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a> comme éditeur, vous pouvez utiliser le Plugin <a href="https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/" class="external-link" target="_blank">Pydantic PyCharm Plugin</a>.
+
+Ce qui améliore le support pour les modèles Pydantic avec :
+
+* de l'auto-complétion
+* des vérifications de type
+* du "refactoring" (ou remaniement de code)
+* de la recherche
+* de l'inspection
+
+///
+
+## Utilisez le modèle
+
+Dans la fonction, vous pouvez accéder à tous les attributs de l'objet du modèle directement :
+
+{* ../../docs_src/body/tutorial002.py hl[21] *}
+
+## Corps de la requête + paramètres de chemin
+
+Vous pouvez déclarer des paramètres de chemin et un corps de requête pour la même *opération de chemin*.
+
+**FastAPI** est capable de reconnaître que les paramètres de la fonction qui correspondent aux paramètres de chemin doivent être **récupérés depuis le chemin**, et que les paramètres de fonctions déclarés comme modèles Pydantic devraient être **récupérés depuis le corps de la requête**.
+
+{* ../../docs_src/body/tutorial003.py hl[17:18] *}
+
+## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête
+
+Vous pouvez aussi déclarer un **corps**, et des paramètres de **chemin** et de **requête** dans la même *opération de chemin*.
+
+**FastAPI** saura reconnaître chacun d'entre eux et récupérer la bonne donnée au bon endroit.
+
+{* ../../docs_src/body/tutorial004.py hl[18] *}
+
+Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel :
+
+* Si le paramètre est aussi déclaré dans le **chemin**, il sera utilisé comme paramètre de chemin.
+* Si le paramètre est d'un **type singulier** (comme `int`, `float`, `str`, `bool`, etc.), il sera interprété comme un paramètre de **requête**.
+* Si le paramètre est déclaré comme ayant pour type un **modèle Pydantic**, il sera interprété comme faisant partie du **corps** de la requête.
+
+/// note
+
+**FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `=None`.
+
+Le type `Optional` dans `Optional[str]` n'est pas utilisé par **FastAPI**, mais sera utile à votre éditeur pour améliorer le support offert par ce dernier et détecter plus facilement des erreurs de type.
+
+///
+
+## Sans Pydantic
+
+Si vous ne voulez pas utiliser des modèles Pydantic, vous pouvez aussi utiliser des paramètres de **Corps**. Pour cela, allez voir la partie de la documentation sur  [Corps de la requête - Paramètres multiples](body-multiple-params.md){.internal-link target=_blank}.

docs/fr/docs/tutorial/debugging.md

@@ -0,0 +1,113 @@
+# <abbr title="En anglais: Debugging">Débogage</abbr>
+
+Vous pouvez connecter le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr> dans votre éditeur, par exemple avec Visual Studio Code ou PyCharm.
+
+## Faites appel à `uvicorn`
+
+Dans votre application FastAPI, importez et exécutez directement `uvicorn` :
+
+{* ../../docs_src/debugging/tutorial001.py hl[1,15] *}
+
+### À propos de `__name__ == "__main__"`
+
+Le but principal de `__name__ == "__main__"` est d'avoir du code qui est exécuté lorsque votre fichier est appelé avec :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ python myapp.py
+```
+
+</div>
+
+mais qui n'est pas appelé lorsqu'un autre fichier l'importe, comme dans :
+
+```Python
+from myapp import app
+```
+
+#### Pour davantage de détails
+
+Imaginons que votre fichier s'appelle `myapp.py`.
+
+Si vous l'exécutez avec :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ python myapp.py
+```
+
+</div>
+
+alors la variable interne `__name__` de votre fichier, créée automatiquement par Python, aura pour valeur la chaîne de caractères `"__main__"`.
+
+Ainsi, la section :
+
+```Python
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
+```
+
+va s'exécuter.
+
+---
+
+Cela ne se produira pas si vous importez ce module (fichier).
+
+Par exemple, si vous avez un autre fichier `importer.py` qui contient :
+
+```Python
+from myapp import app
+
+# Code supplémentaire
+```
+
+dans ce cas, la variable automatique `__name__` à l'intérieur de `myapp.py` n'aura pas la valeur `"__main__"`.
+
+Ainsi, la ligne :
+
+```Python
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
+```
+
+ne sera pas exécutée.
+
+/// info
+
+Pour plus d'informations, consultez <a href="https://docs.python.org/3/library/__main__.html" class="external-link" target="_blank">la documentation officielle de Python</a>.
+
+///
+
+## 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>.
+
+---
+
+Par exemple, dans Visual Studio Code, vous pouvez :
+
+- Cliquer sur l'onglet "Debug" de la barre d'activités de Visual Studio Code.
+- "Add configuration...".
+- Sélectionnez "Python".
+- Lancez le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr> avec l'option "`Python: Current File (Integrated Terminal)`".
+
+Il démarrera alors le serveur avec votre code **FastAPI**, s'arrêtera à vos points d'arrêt, etc.
+
+Voici à quoi cela pourrait ressembler :
+
+<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">
+
+---
+
+Si vous utilisez Pycharm, vous pouvez :
+
+- Ouvrir le menu "Run".
+- Sélectionnez l'option "Debug...".
+- Un menu contextuel s'affiche alors.
+- Sélectionnez le fichier à déboguer (dans ce cas, `main.py`).
+
+Il démarrera alors le serveur avec votre code **FastAPI**, s'arrêtera à vos points d'arrêt, etc.
+
+Voici à quoi cela pourrait ressembler :
+
+<img src="/img/tutorial/debugging/image02.png">

docs/fr/docs/tutorial/first-steps.md

@@ -0,0 +1,335 @@
+# Démarrage
+
+Le fichier **FastAPI** le plus simple possible pourrait ressembler à cela  :
+
+{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py *}
+
+Copiez ce code dans un fichier nommé `main.py`.
+
+Démarrez le serveur :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ uvicorn main:app --reload
+
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Started reloader process [28720]
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Started server process [28722]
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Waiting for application startup.
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Application startup complete.
+```
+
+</div>
+
+/// note
+
+La commande `uvicorn main:app` fait référence à :
+
+* `main` : le fichier `main.py` (le module Python).
+* `app` : l'objet créé dans `main.py` via la ligne `app = FastAPI()`.
+* `--reload` : l'option disant à uvicorn de redémarrer le serveur à chaque changement du code. À ne pas utiliser en production !
+
+///
+
+Vous devriez voir dans la console, une ligne semblable à la suivante :
+
+```hl_lines="4"
+INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+Cette ligne montre l'URL par laquelle l'app est actuellement accessible, sur votre machine locale.
+
+### Allez voir le résultat
+
+Ouvrez votre navigateur à l'adresse <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>.
+
+Vous obtiendrez cette réponse JSON :
+
+```JSON
+{"message": "Hello World"}
+```
+
+### Documentation interactive de l'API
+
+Rendez-vous sur <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.
+
+Vous verrez la documentation interactive de l'API générée automatiquement (via <a href="https://github.com/swagger-api/swagger-ui" class="external-link" target="_blank">Swagger UI</a>) :
+
+![Swagger UI](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-01-swagger-ui-simple.png)
+
+### Documentation alternative
+
+Ensuite, rendez-vous sur <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a>.
+
+Vous y verrez la documentation alternative (via <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc" class="external-link" target="_blank">ReDoc</a>) :
+
+![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)
+
+### OpenAPI
+
+**FastAPI** génère un "schéma" contenant toute votre API dans le standard de définition d'API **OpenAPI**.
+
+#### "Schéma"
+
+Un "schéma" est une définition ou une description de quelque chose. Pas le code qui l'implémente, uniquement une description abstraite.
+
+#### "Schéma" d'API
+
+Ici, <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> est une spécification qui dicte comment définir le schéma de votre API.
+
+Le schéma inclut les chemins de votre API, les paramètres potentiels de chaque chemin, etc.
+
+#### "Schéma" de données
+
+Le terme "schéma" peut aussi faire référence à la forme de la donnée, comme un contenu JSON.
+
+Dans ce cas, cela signifierait les attributs JSON, ainsi que les types de ces attributs, etc.
+
+#### OpenAPI et JSON Schema
+
+**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.
+
+Vous pouvez le voir directement à cette adresse : <a href="http://127.0.0.1:8000/openapi.json" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/openapi.json</a>.
+
+Le schéma devrait ressembler à ceci :
+
+
+```JSON
+{
+    "openapi": "3.0.2",
+    "info": {
+        "title": "FastAPI",
+        "version": "0.1.0"
+    },
+    "paths": {
+        "/items/": {
+            "get": {
+                "responses": {
+                    "200": {
+                        "description": "Successful Response",
+                        "content": {
+                            "application/json": {
+
+
+
+...
+```
+
+#### À quoi sert OpenAPI
+
+Le schéma **OpenAPI** est ce qui alimente les deux systèmes de documentation interactive.
+
+Et il existe des dizaines d'alternatives, toutes basées sur **OpenAPI**. Vous pourriez facilement ajouter n'importe laquelle de ces alternatives à votre application **FastAPI**.
+
+Vous pourriez aussi l'utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Comme par exemple, des applications frontend, mobiles ou IOT.
+
+## Récapitulatif, étape par étape
+
+### Étape 1 : import `FastAPI`
+
+{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[1] *}
+
+`FastAPI` est une classe Python qui fournit toutes les fonctionnalités nécessaires au lancement de votre API.
+
+/// note | Détails techniques
+
+`FastAPI` est une classe héritant directement de `Starlette`.
+
+Vous pouvez donc aussi utiliser toutes les fonctionnalités de <a href="https://www.starlette.dev/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a> depuis `FastAPI`.
+
+///
+
+### Étape 2 : créer une "instance" `FastAPI`
+
+{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[3] *}
+
+Ici la variable `app` sera une "instance" de la classe `FastAPI`.
+
+Ce sera le point principal d'interaction pour créer toute votre API.
+
+Cette `app` est la même que celle à laquelle fait référence `uvicorn` dans la commande :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ uvicorn main:app --reload
+
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+</div>
+
+Si vous créez votre app avec :
+
+{* ../../docs_src/first_steps/tutorial002.py hl[3] *}
+
+Et la mettez dans un fichier `main.py`, alors vous appelleriez `uvicorn` avec :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ uvicorn main:my_awesome_api --reload
+
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+</div>
+
+### Étape 3: créer une *opération de chemin*
+
+#### Chemin
+
+Chemin, ou "path" fait référence ici à la dernière partie de l'URL démarrant au premier `/`.
+
+Donc, dans un URL tel que :
+
+```
+https://example.com/items/foo
+```
+
+...le "path" serait :
+
+```
+/items/foo
+```
+
+/// info
+
+Un chemin, ou "path" est aussi souvent appelé route ou "endpoint".
+
+///
+
+#### Opération
+
+"Opération" fait référence à une des "méthodes" HTTP.
+
+Une de :
+
+* `POST`
+* `GET`
+* `PUT`
+* `DELETE`
+
+...ou une des plus exotiques :
+
+* `OPTIONS`
+* `HEAD`
+* `PATCH`
+* `TRACE`
+
+Dans le protocol HTTP, vous pouvez communiquer avec chaque chemin en utilisant une (ou plus) de ces "méthodes".
+
+---
+
+En construisant des APIs, vous utilisez généralement ces méthodes HTTP spécifiques pour effectuer une action précise.
+
+Généralement vous utilisez :
+
+* `POST` : pour créer de la donnée.
+* `GET` : pour lire de la donnée.
+* `PUT` : pour mettre à jour de la donnée.
+* `DELETE` : pour supprimer de la donnée.
+
+Donc, dans **OpenAPI**, chaque méthode HTTP est appelée une "opération".
+
+Nous allons donc aussi appeler ces dernières des "**opérations**".
+
+
+#### Définir un *décorateur d'opération de chemin*
+
+{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[6] *}
+
+Le `@app.get("/")` dit à **FastAPI** que la fonction en dessous est chargée de gérer les requêtes qui vont sur :
+
+* le chemin `/`
+* en utilisant une <abbr title="une méthode GET HTTP">opération <code>get</code></abbr>
+
+/// info | `@décorateur` Info
+
+Cette syntaxe `@something` en Python est appelée un "décorateur".
+
+Vous la mettez au dessus d'une fonction. Comme un joli chapeau décoratif (j'imagine que ce terme vient de là 🤷🏻‍♂).
+
+Un "décorateur" prend la fonction en dessous et en fait quelque chose.
+
+Dans notre cas, ce décorateur dit à **FastAPI** que la fonction en dessous correspond au **chemin** `/` avec l'**opération** `get`.
+
+C'est le "**décorateur d'opération de chemin**".
+
+///
+
+Vous pouvez aussi utiliser les autres opérations :
+
+* `@app.post()`
+* `@app.put()`
+* `@app.delete()`
+
+Tout comme celles les plus exotiques :
+
+* `@app.options()`
+* `@app.head()`
+* `@app.patch()`
+* `@app.trace()`
+
+/// tip | Astuce
+
+Vous êtes libres d'utiliser chaque opération (méthode HTTP) comme vous le désirez.
+
+**FastAPI** n'impose pas de sens spécifique à chacune d'elle.
+
+Les informations qui sont présentées ici forment une directive générale, pas des obligations.
+
+Par exemple, quand l'on utilise **GraphQL**, toutes les actions sont effectuées en utilisant uniquement des opérations `POST`.
+
+///
+
+### Étape 4 : définir la **fonction de chemin**.
+
+Voici notre "**fonction de chemin**" (ou fonction d'opération de chemin) :
+
+* **chemin** : `/`.
+* **opération** : `get`.
+* **fonction** : la fonction sous le "décorateur" (sous `@app.get("/")`).
+
+{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[7] *}
+
+C'est une fonction Python.
+
+Elle sera appelée par **FastAPI** quand une requête sur l'URL `/` sera reçue via une opération `GET`.
+
+Ici, c'est une fonction asynchrone (définie avec `async def`).
+
+---
+
+Vous pourriez aussi la définir comme une fonction classique plutôt qu'avec `async def` :
+
+{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003.py hl[7] *}
+
+/// note
+
+Si vous ne connaissez pas la différence, allez voir la section [Concurrence : *"Vous êtes pressés ?"*](../async.md#vous-etes-presses){.internal-link target=_blank}.
+
+///
+
+### Étape 5 : retourner le contenu
+
+{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *}
+
+Vous pouvez retourner un dictionnaire (`dict`), une liste (`list`), des valeurs seules comme des chaines de caractères (`str`) et des entiers (`int`), etc.
+
+Vous pouvez aussi retourner des models **Pydantic** (qui seront détaillés plus tard).
+
+Il y a de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON. Essayez d'utiliser vos favoris, il est fort probable qu'ils soient déjà supportés.
+
+## Récapitulatif
+
+* Importez `FastAPI`.
+* Créez une instance d'`app`.
+* Ajoutez une **décorateur d'opération de chemin** (tel que `@app.get("/")`).
+* Ajoutez une **fonction de chemin** (telle que `def root(): ...` comme ci-dessus).
+* Lancez le serveur de développement (avec `uvicorn main:app --reload`).

docs/fr/docs/tutorial/index.md

@@ -0,0 +1,83 @@
+# Tutoriel - Guide utilisateur - Introduction
+
+Ce tutoriel vous montre comment utiliser **FastAPI** avec la plupart de ses fonctionnalités, étape par étape.
+
+Chaque section s'appuie progressivement sur les précédentes, mais elle est structurée de manière à séparer les sujets, afin que vous puissiez aller directement à l'un d'entre eux pour résoudre vos besoins spécifiques en matière d'API.
+
+Il est également conçu pour fonctionner comme une référence future.
+
+Vous pouvez donc revenir et voir exactement ce dont vous avez besoin.
+
+## Exécuter le code
+
+Tous les blocs de code peuvent être copiés et utilisés directement (il s'agit en fait de fichiers Python testés).
+
+Pour exécuter l'un de ces exemples, copiez le code dans un fichier `main.py`, et commencez `uvicorn` avec :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ uvicorn main:app --reload
+
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Started reloader process [28720]
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Started server process [28722]
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Waiting for application startup.
+<span style="color: green;">INFO</span>:     Application startup complete.
+```
+
+</div>
+
+Il est **FORTEMENT encouragé** que vous écriviez ou copiez le code, l'éditiez et l'exécutiez localement.
+
+L'utiliser dans votre éditeur est ce qui vous montre vraiment les avantages de FastAPI, en voyant le peu de code que vous avez à écrire, toutes les vérifications de type, l'autocomplétion, etc.
+
+---
+
+## Installer FastAPI
+
+La première étape consiste à installer FastAPI.
+
+Pour le tutoriel, vous voudrez peut-être l'installer avec toutes les dépendances et fonctionnalités optionnelles :
+
+<div class="termy">
+
+```console
+$ pip install fastapi[all]
+
+---> 100%
+```
+
+</div>
+
+... qui comprend également `uvicorn`, que vous pouvez utiliser comme serveur pour exécuter votre code.
+
+/// note
+
+Vous pouvez également l'installer pièce par pièce.
+
+C'est ce que vous feriez probablement une fois que vous voudrez déployer votre application en production :
+
+```
+pip install fastapi
+```
+
+Installez également `uvicorn` pour qu'il fonctionne comme serveur :
+
+```
+pip install uvicorn
+```
+
+Et la même chose pour chacune des dépendances facultatives que vous voulez utiliser.
+
+///
+
+## Guide utilisateur avancé
+
+Il existe également un **Guide d'utilisation avancé** que vous pouvez lire plus tard après ce **Tutoriel - Guide d'utilisation**.
+
+Le **Guide d'utilisation avancé**, qui s'appuie sur cette base, utilise les mêmes concepts et vous apprend quelques fonctionnalités supplémentaires.
+
+Mais vous devez d'abord lire le **Tutoriel - Guide d'utilisation** (ce que vous êtes en train de lire en ce moment).
+
+Il est conçu pour que vous puissiez construire une application complète avec seulement le **Tutoriel - Guide d'utilisation**, puis l'étendre de différentes manières, en fonction de vos besoins, en utilisant certaines des idées supplémentaires du **Guide d'utilisation avancé**.

docs/fr/docs/tutorial/path-params-numeric-validations.md

@@ -0,0 +1,163 @@
+# Paramètres de chemin et validations numériques
+
+De la même façon que vous pouvez déclarer plus de validations et de métadonnées pour les paramètres de requête avec `Query`, vous pouvez déclarer le même type de validations et de métadonnées pour les paramètres de chemin avec `Path`.
+
+## Importer Path
+
+Tout d'abord, importez `Path` de `fastapi`, et importez `Annotated` :
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[1,3] *}
+
+/// info
+
+FastAPI a ajouté le support pour `Annotated` (et a commencé à le recommander) dans la version 0.95.0.
+
+Si vous avez une version plus ancienne, vous obtiendrez des erreurs en essayant d'utiliser `Annotated`.
+
+Assurez-vous de [Mettre à jour la version de FastAPI](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions){.internal-link target=_blank} à la version 0.95.1 à minima avant d'utiliser `Annotated`.
+
+///
+
+## Déclarer des métadonnées
+
+Vous pouvez déclarer les mêmes paramètres que pour `Query`.
+
+Par exemple, pour déclarer une valeur de métadonnée `title` pour le paramètre de chemin `item_id`, vous pouvez écrire :
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py hl[10] *}
+
+/// note
+
+Un paramètre de chemin est toujours requis car il doit faire partie du chemin. Même si vous l'avez déclaré avec `None` ou défini une valeur par défaut, cela ne changerait rien, il serait toujours requis.
+
+///
+
+## Ordonnez les paramètres comme vous le souhaitez
+
+/// tip
+
+Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`.
+
+///
+
+Disons que vous voulez déclarer le paramètre de requête `q` comme un `str` requis.
+
+Et vous n'avez pas besoin de déclarer autre chose pour ce paramètre, donc vous n'avez pas vraiment besoin d'utiliser `Query`.
+
+Mais vous avez toujours besoin d'utiliser `Path` pour le paramètre de chemin `item_id`. Et vous ne voulez pas utiliser `Annotated` pour une raison quelconque.
+
+Python se plaindra si vous mettez une valeur avec une "défaut" avant une valeur qui n'a pas de "défaut".
+
+Mais vous pouvez les réorganiser, et avoir la valeur sans défaut (le paramètre de requête `q`) en premier.
+
+Cela n'a pas d'importance pour **FastAPI**. Il détectera les paramètres par leurs noms, types et déclarations par défaut (`Query`, `Path`, etc), il ne se soucie pas de l'ordre.
+
+Ainsi, vous pouvez déclarer votre fonction comme suit :
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py hl[7] *}
+
+Mais gardez à l'esprit que si vous utilisez `Annotated`, vous n'aurez pas ce problème, cela n'aura pas d'importance car vous n'utilisez pas les valeurs par défaut des paramètres de fonction pour `Query()` ou `Path()`.
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002_an_py39.py hl[10] *}
+
+## Ordonnez les paramètres comme vous le souhaitez (astuces)
+
+/// tip
+
+Ce n'est probablement pas aussi important ou nécessaire si vous utilisez `Annotated`.
+
+///
+
+Voici une **petite astuce** qui peut être pratique, mais vous n'en aurez pas souvent besoin.
+
+Si vous voulez :
+
+* déclarer le paramètre de requête `q` sans `Query` ni valeur par défaut
+* déclarer le paramètre de chemin `item_id` en utilisant `Path`
+* les avoir dans un ordre différent
+* ne pas utiliser `Annotated`
+
+...Python a une petite syntaxe spéciale pour cela.
+
+Passez `*`, comme premier paramètre de la fonction.
+
+Python ne fera rien avec ce `*`, mais il saura que tous les paramètres suivants doivent être appelés comme arguments "mots-clés" (paires clé-valeur), également connus sous le nom de <abbr title="De : K-ey W-ord Arg-uments"><code>kwargs</code></abbr>. Même s'ils n'ont pas de valeur par défaut.
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003.py hl[7] *}
+
+# Avec `Annotated`
+
+Gardez à l'esprit que si vous utilisez `Annotated`, comme vous n'utilisez pas les valeurs par défaut des paramètres de fonction, vous n'aurez pas ce problème, et vous n'aurez probablement pas besoin d'utiliser `*`.
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py39.py hl[10] *}
+
+## Validations numériques : supérieur ou égal
+
+Avec `Query` et `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des contraintes numériques.
+
+Ici, avec `ge=1`, `item_id` devra être un nombre entier "`g`reater than or `e`qual" à `1`.
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py39.py hl[10] *}
+
+## Validations numériques : supérieur ou égal et inférieur ou égal
+
+La même chose s'applique pour :
+
+* `gt` : `g`reater `t`han
+* `le` : `l`ess than or `e`qual
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial004_an_py39.py hl[10] *}
+
+## Validations numériques : supérieur et inférieur ou égal
+
+La même chose s'applique pour :
+
+* `gt` : `g`reater `t`han
+* `le` : `l`ess than or `e`qual
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial005_an_py39.py hl[10] *}
+
+## Validations numériques : flottants, supérieur et inférieur
+
+Les validations numériques fonctionnent également pour les valeurs `float`.
+
+C'est ici qu'il devient important de pouvoir déclarer <abbr title="greater than"><code>gt</code></abbr> et pas seulement <abbr title="greater than or equal"><code>ge</code></abbr>. Avec cela, vous pouvez exiger, par exemple, qu'une valeur doit être supérieure à `0`, même si elle est inférieure à `1`.
+
+Ainsi, `0.5` serait une valeur valide. Mais `0.0` ou `0` ne le serait pas.
+
+Et la même chose pour <abbr title="less than"><code>lt</code></abbr>.
+
+{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial006_an_py39.py hl[13] *}
+
+## Pour résumer
+
+Avec `Query`, `Path` (et d'autres que vous verrez plus tard) vous pouvez déclarer des métadonnées et des validations de chaînes de la même manière qu'avec les [Paramètres de requête et validations de chaînes](query-params-str-validations.md){.internal-link target=_blank}.
+
+Et vous pouvez également déclarer des validations numériques :
+
+* `gt` : `g`reater `t`han
+* `ge` : `g`reater than or `e`qual
+* `lt` : `l`ess `t`han
+* `le` : `l`ess than or `e`qual
+
+/// info
+
+`Query`, `Path`, et d'autres classes que vous verrez plus tard sont des sous-classes d'une classe commune `Param`.
+
+Tous partagent les mêmes paramètres pour des validations supplémentaires et des métadonnées que vous avez vu précédemment.
+
+///
+
+/// note | Détails techniques
+
+Lorsque vous importez `Query`, `Path` et d'autres de `fastapi`, ce sont en fait des fonctions.
+
+Ces dernières, lorsqu'elles sont appelées, renvoient des instances de classes du même nom.
+
+Ainsi, vous importez `Query`, qui est une fonction. Et lorsque vous l'appelez, elle renvoie une instance d'une classe également nommée `Query`.
+
+Ces fonctions sont là (au lieu d'utiliser simplement les classes directement) pour que votre éditeur ne marque pas d'erreurs sur leurs types.
+
+De cette façon, vous pouvez utiliser votre éditeur et vos outils de codage habituels sans avoir à ajouter des configurations personnalisées pour ignorer ces erreurs.
+
+///

docs/fr/docs/tutorial/path-params.md

@@ -0,0 +1,260 @@
+# Paramètres de chemin
+
+Vous pouvez déclarer des "paramètres" ou "variables" de chemin avec la même syntaxe que celle utilisée par le
+<a href="https://docs.python.org/fr/3/library/string.html#format-string-syntax" class="external-link" target="_blank">formatage de chaîne Python</a> :
+
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial001.py hl[6:7] *}
+
+La valeur du paramètre `item_id` sera transmise à la fonction dans l'argument `item_id`.
+
+Donc, si vous exécutez cet exemple et allez sur <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>,
+vous verrez comme réponse :
+
+```JSON
+{"item_id":"foo"}
+```
+
+## Paramètres de chemin typés
+
+Vous pouvez déclarer le type d'un paramètre de chemin dans la fonction, en utilisant les annotations de type Python :
+
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial002.py hl[7] *}
+
+Ici, `item_id` est déclaré comme `int`.
+
+/// check | vérifier
+
+Ceci vous permettra d'obtenir des fonctionnalités de l'éditeur dans votre fonction, telles
+que des vérifications d'erreur, de l'auto-complétion, etc.
+
+///
+
+## <abbr title="aussi appelé sérialisation, ou parfois parsing ou marshalling en anglais">Conversion</abbr> de données
+
+Si vous exécutez cet exemple et allez sur <a href="http://127.0.0.1:8000/items/3" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/3</a>, vous aurez comme réponse :
+
+```JSON
+{"item_id":3}
+```
+
+/// check | vérifier
+
+Comme vous l'avez remarqué, la valeur reçue par la fonction (et renvoyée ensuite) est `3`,
+en tant qu'entier (`int`) Python, pas la chaîne de caractères (`string`) `"3"`.
+
+Grâce aux déclarations de types, **FastAPI** fournit du
+<abbr title="conversion de la chaîne de caractères venant de la requête HTTP en données Python">"parsing"</abbr> automatique.
+
+///
+
+## Validation de données
+
+Si vous allez sur <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, vous aurez une belle erreur HTTP :
+
+```JSON
+{
+    "detail": [
+        {
+            "loc": [
+                "path",
+                "item_id"
+            ],
+            "msg": "value is not a valid integer",
+            "type": "type_error.integer"
+        }
+    ]
+}
+```
+
+car le paramètre de chemin `item_id` possède comme valeur `"foo"`, qui ne peut pas être convertie en entier (`int`).
+
+La même erreur se produira si vous passez un nombre flottant (`float`) et non un entier, comme ici
+<a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>.
+
+
+/// check | vérifier
+
+Donc, avec ces mêmes déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit de la validation de données.
+
+Notez que l'erreur mentionne le point exact où la validation n'a pas réussi.
+
+Ce qui est incroyablement utile au moment de développer et débugger du code qui interagit avec votre API.
+
+///
+
+## Documentation
+
+Et quand vous vous rendez sur <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>, vous verrez la
+documentation générée automatiquement et interactive :
+
+<img src="/img/tutorial/path-params/image01.png">
+
+/// info
+
+À nouveau, en utilisant uniquement les déclarations de type Python, **FastAPI** vous fournit automatiquement une documentation interactive (via Swagger UI).
+
+On voit bien dans la documentation que `item_id` est déclaré comme entier.
+
+///
+
+## Les avantages d'avoir une documentation basée sur une norme, et la documentation alternative.
+
+Le schéma généré suivant la norme <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.0.2.md" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a>,
+il existe de nombreux outils compatibles.
+
+Grâce à cela, **FastAPI** lui-même fournit une documentation alternative (utilisant ReDoc), qui peut être lue
+sur <a href="http://127.0.0.1:8000/redoc" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/redoc</a> :
+
+<img src="/img/tutorial/path-params/image02.png">
+
+De la même façon, il existe bien d'autres outils compatibles, y compris des outils de génération de code
+pour de nombreux langages.
+
+## Pydantic
+
+Toute la validation de données est effectué en arrière-plan avec <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>,
+dont vous bénéficierez de tous les avantages. Vous savez donc que vous êtes entre de bonnes mains.
+
+## L'ordre importe
+
+Quand vous créez des *fonctions de chemins*, vous pouvez vous retrouver dans une situation où vous avez un chemin fixe.
+
+Tel que `/users/me`, disons pour récupérer les données sur l'utilisateur actuel.
+
+Et vous avez un second chemin : `/users/{user_id}` pour récupérer de la donnée sur un utilisateur spécifique grâce à son identifiant d'utilisateur
+
+Les *fonctions de chemin* étant évaluées dans l'ordre, il faut s'assurer que la fonction correspondant à `/users/me` est déclarée avant celle de `/users/{user_id}` :
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial003.py hl[6,11] *}
+
+Sinon, le chemin `/users/{user_id}` correspondrait aussi à `/users/me`, la fonction "croyant" qu'elle a reçu un paramètre `user_id` avec pour valeur `"me"`.
+
+## Valeurs prédéfinies
+
+Si vous avez une *fonction de chemin* qui reçoit un *paramètre de chemin*, mais que vous voulez que les valeurs possibles des paramètres soient prédéfinies, vous pouvez utiliser les <abbr title="Enumeration">`Enum`</abbr> de Python.
+
+### Création d'un `Enum`
+
+Importez `Enum` et créez une sous-classe qui hérite de `str` et `Enum`.
+
+En héritant de `str` la documentation sera capable de savoir que les valeurs doivent être de type `string` et pourra donc afficher cette `Enum` correctement.
+
+Créez ensuite des attributs de classe avec des valeurs fixes, qui seront les valeurs autorisées pour cette énumération.
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[1,6:9] *}
+
+/// info
+
+<a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">Les énumérations (ou enums) sont disponibles en Python</a> depuis la version 3.4.
+
+///
+
+/// tip | Astuce
+
+Pour ceux qui se demandent, "AlexNet", "ResNet", et "LeNet" sont juste des noms de <abbr title="Techniquement, des architectures de modèles">modèles</abbr> de Machine Learning.
+
+///
+
+### Déclarer un paramètre de chemin
+
+Créez ensuite un *paramètre de chemin* avec une annotation de type désignant l'énumération créée précédemment (`ModelName`) :
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[16] *}
+
+### Documentation
+
+Les valeurs disponibles pour le *paramètre de chemin* sont bien prédéfinies, la documentation les affiche correctement :
+
+<img src="/img/tutorial/path-params/image03.png">
+
+### Manipuler les *énumérations* Python
+
+La valeur du *paramètre de chemin* sera un des "membres" de l'énumération.
+
+#### Comparer les *membres d'énumération*
+
+Vous pouvez comparer ce paramètre avec les membres de votre énumération `ModelName` :
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[17] *}
+
+#### Récupérer la *valeur de l'énumération*
+
+Vous pouvez obtenir la valeur réel d'un membre (une chaîne de caractères ici), avec `model_name.value`, ou en général, `votre_membre_d'enum.value` :
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[20] *}
+
+/// tip | Astuce
+
+Vous pouvez aussi accéder la valeur `"lenet"` avec `ModelName.lenet.value`.
+
+///
+
+#### Retourner des *membres d'énumération*
+
+Vous pouvez retourner des *membres d'énumération* dans vos *fonctions de chemin*, même imbriquée dans un JSON (e.g. un `dict`).
+
+Ils seront convertis vers leurs valeurs correspondantes (chaînes de caractères ici) avant d'être transmis au client :
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[18,21,23] *}
+
+Le client recevra une réponse JSON comme celle-ci :
+
+```JSON
+{
+  "model_name": "alexnet",
+  "message": "Deep Learning FTW!"
+}
+```
+
+## Paramètres de chemin contenant des chemins
+
+Disons que vous avez une *fonction de chemin* liée au chemin `/files/{file_path}`.
+
+Mais que `file_path` lui-même doit contenir un *chemin*, comme `home/johndoe/myfile.txt` par exemple.
+
+Donc, l'URL pour ce fichier pourrait être : `/files/home/johndoe/myfile.txt`.
+
+### Support d'OpenAPI
+
+OpenAPI ne supporte pas de manière de déclarer un paramètre de chemin contenant un *chemin*, cela pouvant causer des scénarios difficiles à tester et définir.
+
+Néanmoins, cela reste faisable dans **FastAPI**, via les outils internes de Starlette.
+
+Et la documentation fonctionne quand même, bien qu'aucune section ne soit ajoutée pour dire que la paramètre devrait contenir un *chemin*.
+
+### Convertisseur de *chemin*
+
+En utilisant une option de Starlette directement, vous pouvez déclarer un *paramètre de chemin* contenant un *chemin* avec une URL comme :
+
+```
+/files/{file_path:path}
+```
+
+Dans ce cas, le nom du paramètre est `file_path`, et la dernière partie, `:path`, indique à Starlette que le paramètre devrait correspondre à un *chemin*.
+
+Vous pouvez donc l'utilisez comme tel :
+
+{* ../../docs_src/path_params/tutorial004.py hl[6] *}
+
+/// tip | Astuce
+
+Vous pourriez avoir besoin que le paramètre contienne `/home/johndoe/myfile.txt`, avec un slash au début (`/`).
+
+Dans ce cas, l'URL serait : `/files//home/johndoe/myfile.txt`, avec un double slash (`//`) entre `files` et `home`.
+
+///
+
+## Récapitulatif
+
+Avec **FastAPI**, en utilisant les déclarations de type rapides, intuitives et standards de Python, vous bénéficiez de :
+
+* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc.
+* <abbr title="conversion de la chaîne de caractères venant de la requête HTTP en données Python">"Parsing"</abbr> de données.
+* Validation de données.
+* Annotations d'API et documentation automatique.
+
+Et vous n'avez besoin de le déclarer qu'une fois.
+
+C'est probablement l'avantage visible principal de **FastAPI** comparé aux autres *frameworks* (outre les performances pures).

docs/fr/docs/tutorial/query-params-str-validations.md

@@ -0,0 +1,298 @@
+# Paramètres de requête et validations de chaînes de caractères
+
+**FastAPI** vous permet de déclarer des informations et des validateurs additionnels pour vos paramètres de requêtes.
+
+Commençons avec cette application pour exemple :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial001.py hl[9] *}
+
+Le paramètre de requête `q` a pour type `Union[str, None]` (ou `str | None` en Python 3.10), signifiant qu'il est de type `str` mais pourrait aussi être égal à `None`, et bien sûr, la valeur par défaut est `None`, donc **FastAPI** saura qu'il n'est pas requis.
+
+/// note
+
+**FastAPI** saura que la valeur de `q` n'est pas requise grâce à la valeur par défaut `= None`.
+
+Le `Union` dans `Union[str, None]` permettra à votre éditeur de vous offrir un meilleur support et de détecter les erreurs.
+
+///
+
+## Validation additionnelle
+
+Nous allons imposer que bien que `q` soit un paramètre optionnel, dès qu'il est fourni, **sa longueur n'excède pas 50 caractères**.
+
+## Importer `Query`
+
+Pour cela, importez d'abord `Query` depuis `fastapi` :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[3] *}
+
+## Utiliser `Query` comme valeur par défaut
+
+Construisez ensuite la valeur par défaut de votre paramètre avec `Query`, en choisissant 50 comme `max_length` :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002.py hl[9] *}
+
+Comme nous devons remplacer la valeur par défaut `None` dans la fonction par `Query()`, nous pouvons maintenant définir la valeur par défaut avec le paramètre `Query(default=None)`, il sert le même objectif qui est de définir cette valeur par défaut.
+
+Donc :
+
+```Python
+q: Union[str, None] = Query(default=None)
+```
+
+... rend le paramètre optionnel, et est donc équivalent à :
+
+```Python
+q: Union[str, None] = None
+```
+
+Mais déclare explicitement `q` comme étant un paramètre de requête.
+
+/// info
+
+Gardez à l'esprit que la partie la plus importante pour rendre un paramètre optionnel est :
+
+```Python
+= None
+```
+
+ou :
+
+```Python
+= Query(None)
+```
+
+et utilisera ce `None` pour détecter que ce paramètre de requête **n'est pas requis**.
+
+Le `Union[str, None]` est uniquement là pour permettre à votre éditeur un meilleur support.
+
+///
+
+Ensuite, nous pouvons passer d'autres paramètres à `Query`. Dans cet exemple, le paramètre `max_length` qui s'applique aux chaînes de caractères :
+
+```Python
+q: Union[str, None] = Query(default=None, max_length=50)
+```
+
+Cela va valider les données, montrer une erreur claire si ces dernières ne sont pas valides, et documenter le paramètre dans le schéma `OpenAPI` de cette *path operation*.
+
+## Rajouter plus de validation
+
+Vous pouvez aussi rajouter un second paramètre `min_length` :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py hl[9] *}
+
+## Ajouter des validations par expressions régulières
+
+On peut définir une <abbr title="Une expression régulière, regex ou regexp est une suite de caractères qui définit un pattern de correspondance pour les chaînes de caractères.">expression régulière</abbr> à laquelle le paramètre doit correspondre :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004.py hl[10] *}
+
+Cette expression régulière vérifie que la valeur passée comme paramètre :
+
+* `^` : commence avec les caractères qui suivent, avec aucun caractère avant ceux-là.
+* `fixedquery` : a pour valeur exacte `fixedquery`.
+* `$` : se termine directement ensuite, n'a pas d'autres caractères après `fixedquery`.
+
+Si vous vous sentez perdu avec le concept d'**expression régulière**, pas d'inquiétudes. Il s'agit d'une notion difficile pour beaucoup, et l'on peut déjà réussir à faire beaucoup sans jamais avoir à les manipuler.
+
+Mais si vous décidez d'apprendre à les utiliser, sachez qu'ensuite vous pouvez les utiliser directement dans **FastAPI**.
+
+## Valeurs par défaut
+
+De la même façon que vous pouvez passer `None` comme premier argument pour l'utiliser comme valeur par défaut, vous pouvez passer d'autres valeurs.
+
+Disons que vous déclarez le paramètre `q` comme ayant une longueur minimale de `3`, et une valeur par défaut étant `"fixedquery"` :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial005.py hl[7] *}
+
+/// note | Rappel
+
+Avoir une valeur par défaut rend le paramètre optionnel.
+
+///
+
+## Rendre ce paramètre requis
+
+Quand on ne déclare ni validation, ni métadonnée, on peut rendre le paramètre `q` requis en ne lui déclarant juste aucune valeur par défaut :
+
+```Python
+q: str
+```
+
+à la place de :
+
+```Python
+q: Union[str, None] = None
+```
+
+Mais maintenant, on déclare `q` avec `Query`, comme ceci :
+
+```Python
+q: Union[str, None] = Query(default=None, min_length=3)
+```
+
+Donc pour déclarer une valeur comme requise tout en utilisant `Query`, il faut utiliser `...` comme premier argument :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006.py hl[7] *}
+
+/// info
+
+Si vous n'avez jamais vu ce `...` auparavant : c'est une des constantes natives de Python <a href="https://docs.python.org/fr/3/library/constants.html#Ellipsis" class="external-link" target="_blank">appelée "Ellipsis"</a>.
+
+///
+
+Cela indiquera à **FastAPI** que la présence de ce paramètre est obligatoire.
+
+## Liste de paramètres / valeurs multiples via Query
+
+Quand on définit un paramètre de requête explicitement avec `Query` on peut aussi déclarer qu'il reçoit une liste de valeur, ou des "valeurs multiples".
+
+Par exemple, pour déclarer un paramètre de requête `q` qui peut apparaître plusieurs fois dans une URL, on écrit :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py hl[9] *}
+
+Ce qui fait qu'avec une URL comme :
+
+```
+http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
+```
+
+vous recevriez les valeurs des multiples paramètres de requête `q` (`foo` et `bar`) dans une `list` Python au sein de votre fonction de **path operation**, dans le paramètre de fonction `q`.
+
+Donc la réponse de cette URL serait :
+
+```JSON
+{
+  "q": [
+    "foo",
+    "bar"
+  ]
+}
+```
+
+/// tip | Astuce
+
+Pour déclarer un paramètre de requête de type `list`, comme dans l'exemple ci-dessus, il faut explicitement utiliser `Query`, sinon cela sera interprété comme faisant partie du corps de la requête.
+
+///
+
+La documentation sera donc mise à jour automatiquement pour autoriser plusieurs valeurs :
+
+<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image02.png">
+
+### Combiner liste de paramètres et valeurs par défaut
+
+Et l'on peut aussi définir une liste de valeurs par défaut si aucune n'est fournie :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012.py hl[9] *}
+
+Si vous allez à :
+
+```
+http://localhost:8000/items/
+```
+
+la valeur par défaut de `q` sera : `["foo", "bar"]`
+
+et la réponse sera :
+
+```JSON
+{
+  "q": [
+    "foo",
+    "bar"
+  ]
+}
+```
+
+#### Utiliser `list`
+
+Il est aussi possible d'utiliser directement `list` plutôt que `List[str]` :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial013.py hl[7] *}
+
+/// note
+
+Dans ce cas-là, **FastAPI** ne vérifiera pas le contenu de la liste.
+
+Par exemple, `List[int]` vérifiera (et documentera) que la liste est bien entièrement composée d'entiers. Alors qu'un simple `list` ne ferait pas cette vérification.
+
+///
+
+## Déclarer des métadonnées supplémentaires
+
+On peut aussi ajouter plus d'informations sur le paramètre.
+
+Ces informations seront incluses dans le schéma `OpenAPI` généré et utilisées par la documentation interactive ou les outils externes utilisés.
+
+/// note
+
+Gardez en tête que les outils externes utilisés ne supportent pas forcément tous parfaitement OpenAPI.
+
+Il se peut donc que certains d'entre eux n'utilisent pas toutes les métadonnées que vous avez déclarées pour le moment, bien que dans la plupart des cas, les fonctionnalités manquantes ont prévu d'être implémentées.
+
+///
+
+Vous pouvez ajouter un `title` :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial007.py hl[10] *}
+
+Et une `description` :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial008.py hl[13] *}
+
+## Alias de paramètres
+
+Imaginez que vous vouliez que votre paramètre se nomme `item-query`.
+
+Comme dans la requête :
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/?item-query=foobaritems
+```
+
+Mais `item-query` n'est pas un nom de variable valide en Python.
+
+Le nom le plus proche serait `item_query`.
+
+Mais vous avez vraiment envie que ce soit exactement `item-query`...
+
+Pour cela vous pouvez déclarer un `alias`, et cet alias est ce qui sera utilisé pour trouver la valeur du paramètre :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial009.py hl[9] *}
+
+## Déprécier des paramètres
+
+Disons que vous ne vouliez plus utiliser ce paramètre désormais.
+
+Il faut qu'il continue à exister pendant un certain temps car vos clients l'utilisent, mais vous voulez que la documentation mentionne clairement que ce paramètre est <abbr title="obsolète, recommandé de ne pas l'utiliser">déprécié</abbr>.
+
+On utilise alors l'argument `deprecated=True` de `Query` :
+
+{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial010.py hl[18] *}
+
+La documentation le présentera comme il suit :
+
+<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image01.png">
+
+## Pour résumer
+
+Il est possible d'ajouter des validateurs et métadonnées pour vos paramètres.
+
+Validateurs et métadonnées génériques:
+
+* `alias`
+* `title`
+* `description`
+* `deprecated`
+
+Validateurs spécifiques aux chaînes de caractères :
+
+* `min_length`
+* `max_length`
+* `regex`
+
+Parmi ces exemples, vous avez pu voir comment déclarer des validateurs pour les chaînes de caractères.
+
+Dans les prochains chapitres, vous verrez comment déclarer des validateurs pour d'autres types, comme les nombres.

docs/fr/docs/tutorial/query-params.md

@@ -0,0 +1,194 @@
+# Paramètres de requête
+
+Quand vous déclarez des paramètres dans votre fonction de chemin qui ne font pas partie des paramètres indiqués dans le chemin associé, ces paramètres sont automatiquement considérés comme des paramètres de "requête".
+
+{* ../../docs_src/query_params/tutorial001.py hl[9] *}
+
+La partie appelée requête (ou **query**) dans une URL est l'ensemble des paires clés-valeurs placées après le `?` , séparées par des `&`.
+
+Par exemple, dans l'URL :
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
+```
+
+...les paramètres de requête sont :
+
+* `skip` : avec une valeur de`0`
+* `limit` : avec une valeur de `10`
+
+Faisant partie de l'URL, ces valeurs sont des chaînes de caractères (`str`).
+
+Mais quand on les déclare avec des types Python (dans l'exemple précédent, en tant qu'`int`), elles sont converties dans les types renseignés.
+
+Toutes les fonctionnalités qui s'appliquent aux paramètres de chemin s'appliquent aussi aux paramètres de requête :
+
+* Support de l'éditeur : vérification d'erreurs, auto-complétion, etc.
+* <abbr title="conversion de la chaîne de caractères venant de la requête HTTP en données Python">"Parsing"</abbr> de données.
+* Validation de données.
+* Annotations d'API et documentation automatique.
+
+## Valeurs par défaut
+
+Les paramètres de requête ne sont pas une partie fixe d'un chemin, ils peuvent être optionnels et avoir des valeurs par défaut.
+
+Dans l'exemple ci-dessus, ils ont des valeurs par défaut qui sont `skip=0` et `limit=10`.
+
+Donc, accéder à l'URL :
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/
+```
+
+serait équivalent à accéder à l'URL :
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
+```
+
+Mais si vous accédez à, par exemple :
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
+```
+
+Les valeurs des paramètres de votre fonction seront :
+
+* `skip=20` : car c'est la valeur déclarée dans l'URL.
+* `limit=10` : car `limit` n'a pas été déclaré dans l'URL, et que la valeur par défaut était `10`.
+
+## Paramètres optionnels
+
+De la même façon, vous pouvez définir des paramètres de requête comme optionnels, en leur donnant comme valeur par défaut `None` :
+
+{* ../../docs_src/query_params/tutorial002.py hl[9] *}
+
+Ici, le paramètre `q` sera optionnel, et aura `None` comme valeur par défaut.
+
+/// check | Remarque
+
+On peut voir que **FastAPI** est capable de détecter que le paramètre de chemin `item_id` est un paramètre de chemin et que `q` n'en est pas un, c'est donc un paramètre de requête.
+
+///
+
+/// note
+
+**FastAPI** saura que `q` est optionnel grâce au `=None`.
+
+Le `Optional` dans `Optional[str]` n'est pas utilisé par **FastAPI** (**FastAPI** n'en utilisera que la partie `str`), mais il servira tout de même à votre éditeur de texte pour détecter des erreurs dans votre code.
+
+///
+
+## Conversion des types des paramètres de requête
+
+Vous pouvez aussi déclarer des paramètres de requête comme booléens (`bool`), **FastAPI** les convertira :
+
+{* ../../docs_src/query_params/tutorial003.py hl[9] *}
+
+Avec ce code, en allant sur :
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=1
+```
+
+ou
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=True
+```
+
+ou
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=true
+```
+
+ou
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
+```
+
+ou
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
+```
+
+ou n'importe quelle autre variation de casse (tout en majuscules, uniquement la première lettre en majuscule, etc.), votre fonction considérera le paramètre `short` comme ayant une valeur booléenne à `True`. Sinon la valeur sera à `False`.
+
+## Multiples paramètres de chemin et de requête
+
+Vous pouvez déclarer plusieurs paramètres de chemin et paramètres de requête dans la même fonction, **FastAPI** saura comment les gérer.
+
+Et vous n'avez pas besoin de les déclarer dans un ordre spécifique.
+
+Ils seront détectés par leurs noms :
+
+{* ../../docs_src/query_params/tutorial004.py hl[8,10] *}
+
+## Paramètres de requête requis
+
+Quand vous déclarez une valeur par défaut pour un paramètre qui n'est pas un paramètre de chemin (actuellement, nous n'avons vu que les paramètres de requête), alors ce paramètre n'est pas requis.
+
+Si vous ne voulez pas leur donner de valeur par défaut mais juste les rendre optionnels, utilisez `None` comme valeur par défaut.
+
+Mais si vous voulez rendre un paramètre de requête obligatoire, vous pouvez juste ne pas y affecter de valeur par défaut :
+
+{* ../../docs_src/query_params/tutorial005.py hl[6:7] *}
+
+Ici le paramètre `needy` est un paramètre requis (ou obligatoire) de type `str`.
+
+Si vous ouvrez une URL comme :
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
+```
+
+...sans ajouter le paramètre requis `needy`, vous aurez une erreur :
+
+```JSON
+{
+    "detail": [
+        {
+            "loc": [
+                "query",
+                "needy"
+            ],
+            "msg": "field required",
+            "type": "value_error.missing"
+        }
+    ]
+}
+```
+
+La présence de `needy` étant nécessaire, vous auriez besoin de l'insérer dans l'URL :
+
+```
+http://127.0.0.1:8000/items/foo-item?needy=sooooneedy
+```
+
+...ce qui fonctionnerait :
+
+```JSON
+{
+    "item_id": "foo-item",
+    "needy": "sooooneedy"
+}
+```
+
+Et bien sur, vous pouvez définir certains paramètres comme requis, certains avec des valeurs par défaut et certains entièrement optionnels :
+
+{* ../../docs_src/query_params/tutorial006.py hl[10] *}
+
+Ici, on a donc 3 paramètres de requête :
+
+* `needy`, requis et de type `str`.
+* `skip`, un `int` avec comme valeur par défaut `0`.
+* `limit`, un `int` optionnel.
+
+/// tip | Astuce
+
+Vous pouvez utiliser les `Enum`s de la même façon qu'avec les [Paramètres de chemin](path-params.md#valeurs-predefinies){.internal-link target=_blank}.
+
+///

docs/fr/mkdocs.yml

@@ -0,0 +1 @@
+INHERIT: ../en/mkdocs.yml