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tapi-on-ubuntu-gunicorn-caddy-2/ title: Deploy FastAPI on Ubuntu and Serve using Caddy 2 Web Server - author: Patrick Ladon author_link: https://dev.to/factorlive link: https://dev.to/factorlive/python-facebook-messenger-webhook-with-fastapi-on-glitch-4n90 title: Python Facebook messenger webhook with FastAPI on Glitch - author: Valon Januzaj author_link: https://www.linkedin.com/in/valon-januzaj-b02692187/ link: https://valonjanuzaj.medium.com/deploy-a-dockerized-fastapi-application-to-aws-cc757830ba1b...

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

Und Sie erhalten volle Editor-Unterstützung für dieses Objekt.

Ein Beispiel aus der offiziellen Pydantic Dokumentation:

=== "Python 3.10+"

snowflakes—gone into mourning, one might imagine, for the death of the sun. Dogs, undistinguishable in mire. Horses, scarcely better; splashed to their very blinkers. Foot passengers, jostling one another’s umbrellas in a general infection of ill temper, and losing their foot-hold at street-corners, where tens of thousands of other foot passengers have been slipping and sliding since the day broke (if this day ever broke), adding new deposits to the crust upon crust of mud, sticking at those points tenaciously...

Dies und die einfache Tatsache, dass Python die Hauptsprache für **Data Science**, maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning ist, machen FastAPI zu einem sehr passenden Werkzeug für Web-APIs und Anwendungen für Data Science / maschinelles Lernen (neben vielen anderen).