Aber Gunicorn kann als **Prozessmanager** arbeiten und Benutzer können ihm mitteilen, welche bestimmte **Workerprozessklasse** verwendet werden soll. Dann würde Gunicorn einen oder mehrere **Workerprozesse** starten, diese Klasse verwendend.

Und **Uvicorn** hat eine **Gunicorn-kompatible Workerklasse**.

Aber die Details zwischen *Nebenläufigkeit* und *Parallelität* sind ziemlich unterschiedlich.

Um den Unterschied zu erkennen, stellen Sie sich die folgende Geschichte über Hamburger vor:

### Nebenläufige Hamburger

Sie gehen mit Ihrem Schwarm Fastfood holen, stehen in der Schlange, während der Kassierer die Bestellungen der Leute vor Ihnen entgegennimmt. 😍

* Um neue Dokumentationsabschnitte vorzuschlagen.
* Um ein bestehendes Problem / einen bestehenden Bug zu beheben.
    * Stellen Sie sicher, dass Sie Tests hinzufügen.
* Um eine neue Funktionalität hinzuzufügen.
    * Stellen Sie sicher, dass Sie Tests hinzufügen.
    * Stellen Sie sicher, dass Sie Dokumentation hinzufügen, falls das notwendig ist.

## FastAPI pflegen

Helfen Sie mir, **FastAPI** instand zu halten! 🤓

Whenever you pass exactly the same content (exactly the same password) you get exactly the same gibberish.

But you cannot convert from the gibberish back to the password.

##### Why use password hashing

If your database is stolen, the thief won't have your users' plaintext passwords, only the hashes.

So, the thief won't be able to try to use those same passwords in another system (as many users use the same password everywhere, this would be dangerous).

```bash
pip install pylint
pylint --rcfile=tensorflow/tools/ci_build/pylintrc myfile.py
```

Note `pylint --rcfile=tensorflow/tools/ci_build/pylintrc` should run from the
top level tensorflow directory.

#### Coding style for other languages

*   [Google Java Style Guide](https://google.github.io/styleguide/javaguide.html)

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

---

"_We adopted the **FastAPI** library to spawn a **REST** server that can be queried to obtain **predictions**. [for Ludwig]_"

{!../../../docs_src/custom_response/tutorial008.py!}
```

1. Das ist die Generatorfunktion. Es handelt sich um eine „Generatorfunktion“, da sie `yield`-Anweisungen enthält.
2. Durch die Verwendung eines `with`-Blocks stellen wir sicher, dass das dateiähnliche Objekt geschlossen wird, nachdem die Generatorfunktion fertig ist. Also, nachdem sie mit dem Senden der Response fertig ist.

Diese Einfachheit und Flexibilität ermöglichen beispielsweise die Verwendung von NoSQL-Datenbanken als Hauptdatenspeichersystem.

Da es sehr einfach ist, ist es relativ intuitiv zu erlernen, obwohl die Dokumentation an einigen Stellen etwas technisch wird.

* in <a href="https://www.jetbrains.com/pycharm/" class="external-link" target="_blank">PyCharm</a>:

![Editor Unterstützung](https://fastapi.tiangolo.com/img/pycharm-completion.png)

Sie bekommen sogar Autovervollständigung an Stellen, an denen Sie dies vorher nicht für möglich gehalten hätten. Zum Beispiel der `price` Schlüssel in einem JSON Datensatz (dieser könnte auch verschachtelt sein), der aus einer Anfrage kommt.

    Sie können `json_schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.

=== "Pydantic v1"