Insbesondere wenn die Anwendung auf **Kubernetes** läuft, werden Sie wahrscheinlich **keine** Worker verwenden wollen, und stattdessen **einen einzelnen Uvicorn-Prozess pro Container** ausführen wollen, aber ich werde Ihnen später in diesem Kapitel mehr darüber erzählen.

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## Mehrere Worker { #multiple-workers }

vom
von
vor
während
war
waren
warst
was
weg
weil
weiter
welche
welchem
welchen
welcher
welches
wenn
werde
werden
wie
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will
wir
wird
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wo
wollen
wollte
würde
würden
zu
zum
zur
zwar

Folgen Sie den Anleitungen Ihres Cloudanbieters, um dort FastAPI-Apps zu deployen. 🤓

## Auf den eigenen Server deployen { #deploy-your-own-server }

    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.
* Erzeugen Sie eine Kopie ihres gespeicherten Modells, wobei Sie die Attribute mit den empfangenen Teil-Ersetzungen aktualisieren (mittels des `update`-Parameters).
* Konvertieren Sie das kopierte Modell zu etwas, das in Ihrer Datenbank gespeichert werden kann (indem Sie beispielsweise `jsonable_encoder` verwenden).

Natürlich können Sie auch, wann immer Sie das brauchen, weitere Query-Parameter hinzufügen, zusätzlich zu den Body-Parametern.

Da einfache Werte standardmäßig als Query-Parameter interpretiert werden, müssen Sie `Query` nicht explizit hinzufügen, Sie können einfach schreiben:

```Python
q: str | None = None
```

Zum Beispiel:

* Diese Schemas werden Teil des generierten OpenAPI-Schemas und werden von den <abbr title="User Interfaces - Benutzeroberflächen">UIs</abbr> der automatischen Dokumentation genutzt.

## Automatische Dokumentation { #automatic-docs }

Die JSON-Schemas Ihrer Modelle werden Teil Ihres OpenAPI-generierten Schemas und in der interaktiven API-Dokumentation angezeigt:

Diese Funktionen können mit `async def` oder normalem `def` deklariert werden.

### `startup`-Event { #startup-event }

Um eine Funktion hinzuzufügen, die vor dem Start der Anwendung ausgeführt werden soll, deklarieren Sie diese mit dem Event `startup`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Jetzt, selbst wenn Sie einen <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Wenn Sie nicht wissen, was das ist, werden Sie in den [Sicherheitskapiteln](security/simple-oauth2.md#password-hashing) lernen, was ein „Passworthash“ ist.

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## Mehrere Modelle { #multiple-models }

Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehen könnten und an welchen Stellen sie verwendet werden:

{* ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003_an_py310.py hl[10] *}

## Validierung von Zahlen: Größer oder gleich { #number-validations-greater-than-or-equal }

Mit `Query` und `Path` (und anderen, die Sie später sehen werden) können Sie Zahlenbeschränkungen deklarieren.