Sie erfordern in der Regel komplexere Konfigurationen und einen Nachrichten-/Job-Queue-Manager wie RabbitMQ oder Redis, ermöglichen Ihnen jedoch die Ausführung von Hintergrundtasks in mehreren Prozessen und insbesondere auf mehreren Servern.

Hier ist ein wenig über diese Geschichte.

## Alternativen { #alternatives }

Ich habe seit mehreren Jahren APIs mit komplexen Anforderungen (maschinelles Lernen, verteilte Systeme, asynchrone Jobs, NoSQL-Datenbanken, usw.) erstellt und leitete mehrere Entwicklerteams.

Dabei musste ich viele Alternativen untersuchen, testen und nutzen.

Abhängigkeiten für Gruppen von *Pfadoperationen* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }

Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren....

Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – Mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren.

## Globale Abhängigkeiten { #global-dependencies }

Wenn Sie eine Gruppe von **Query-Parametern** haben, die miteinander in Beziehung stehen, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und gleichzeitig Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

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Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
        * **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.

* **Uvicorn**:
    * Wird die beste Performanz haben, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

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## Doppelte Header { #duplicate-headers }

Es ist möglich, doppelte Header zu empfangen. Damit ist gemeint, denselben Header mit mehreren Werten.

Sie können solche Fälle definieren, indem Sie in der Typdeklaration eine Liste verwenden.

Sie erhalten dann alle Werte von diesem doppelten Header als Python-`list`.

# Cookie-Parameter-Modelle { #cookie-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe von **Cookies** haben, die zusammengehören, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren. 🍪

Damit können Sie das Modell an **mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

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/// tip | Tipp

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## Ausführungsreihenfolge bei mehreren Middlewares { #multiple-middleware-execution-order }

## Details zum `Request`-Objekt { #details-about-the-request-object }

Da **FastAPI** unter der Haube eigentlich **Starlette** ist, mit einer Ebene von mehreren Tools darüber, können Sie Starlettes <a href="https://www.starlette.dev/requests/" class="external-link" target="_blank">`Request`</a>-Objekt direkt verwenden, wenn Sie es benötigen.