Wenn Sie Anwendungen deployen, möchten Sie wahrscheinlich eine gewisse **Replikation von Prozessen**, um **mehrere Kerne** zu nutzen und mehr <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> bearbeiten zu können.

Wie Sie im vorherigen Kapitel über [Deployment-Konzepte](concepts.md){.internal-link target=_blank} gesehen haben, gibt es mehrere Strategien, die Sie anwenden können.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/cookie-param-models/image01.png">
</div>

/// info | Info

Bitte beachten Sie, dass Browser Cookies auf spezielle Weise und im Hintergrund bearbeiten, sodass sie **nicht** leicht **JavaScript** erlauben, diese zu berühren.

Wenn Sie zur **API-Dokumentationsoberfläche** unter `/docs` gehen, können Sie die **Dokumentation** für Cookies für Ihre *Pfadoperationen* sehen.

     <span style="background-color:#007166"><font color="#D3D7CF"> INFO </font></span>  Application startup complete.
```

</div>

Es wird **dringend empfohlen**, den Code zu schreiben oder zu kopieren, ihn zu bearbeiten und lokal auszuführen.

Die Verwendung in Ihrem eigenen Editor zeigt Ihnen die Vorteile von FastAPI am besten, wenn Sie sehen, wie wenig Code Sie schreiben müssen, all die Typprüfungen, die automatische Vervollständigung usw.

ausgeführt werden soll, wenn die Anwendung **heruntergefahren** wird. In diesem Fall wird dieser Code **einmal** ausgeführt, **nachdem** möglicherweise **viele Requests** bearbeitet wurden.

Da dieser Code ausgeführt wird, bevor die Anwendung **beginnt**, Requests entgegenzunehmen, und unmittelbar, nachdem sie die Bearbeitung von Requests **abgeschlossen hat**, deckt er den gesamten Anwendungs-<abbr title="Lebensdauer">**Lifespan**</abbr> ab (das Wort „Lifespan“ wird gleich wichtig sein 😉)....

* Daten verarbeiten:
    * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.

## `BackgroundTasks` verwenden { #using-backgroundtasks }

Ich zeige Ihnen einige der wichtigsten Konzepte, die Sie beim Deployment einer **FastAPI**-Anwendung wahrscheinlich berücksichtigen sollten (obwohl das meiste davon auch für jede andere Art von Webanwendung gilt).

Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Header `X-Process-Time` hinzufügen, der die Zeit in Sekunden enthält, die benötigt wurde, um den Request zu verarbeiten und eine Response zu generieren:

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py39.py hl[10,12:13] *}

/// tip | Tipp

    * Mit <a href="https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3" class="external-link" target="_blank">starlette-graphene3</a>

## GraphQL mit Strawberry { #graphql-with-strawberry }

Wenn der Header kein `gzip` enthält, wird nicht versucht, den Body zu dekomprimieren.

Auf diese Weise kann dieselbe Routenklasse gzip-komprimierte oder unkomprimierte Requests verarbeiten.

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001_an_py310.py hl[9:16] *}

### Eine benutzerdefinierte `GzipRoute`-Klasse erstellen { #create-a-custom-gziproute-class }

Selbst für Dinge in Listen:

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

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.