Wenn Sie mit **mehreren Prozessen** dasselbe API-Programm ausführen, werden diese üblicherweise als <abbr title="Arbeiter">**Worker**</abbr> bezeichnet.

### Workerprozesse und Ports { #worker-processes-and-ports }

## Bereit zu arbeiten { #ready-to-work }

Jetzt sind Sie bereit, mit Ihrem Projekt zu arbeiten.

/// tip | Tipp

Möchten Sie verstehen, was das alles oben bedeutet?

Lesen Sie weiter. 👇🤓

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## Warum virtuelle Umgebungen { #why-virtual-environments }

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.

Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performanz-Optimierungen vorgenommen werden.

## Technische Details { #technical-details }

Weil die erlaubten Werte für den *Pfad-Parameter* nun vordefiniert sind, kann die interaktive Dokumentation sie als Auswahl-Drop-Down anzeigen:

<img src="/img/tutorial/path-params/image03.png">

### Mit Python-*Enumerationen* arbeiten { #working-with-python-enumerations }

Der *Pfad-Parameter* wird ein *<abbr title="Member – Mitglied: Einer der möglichen Werte einer Enumeration">Member</abbr> einer Enumeration* sein.

## `pwdlib` installieren { #install-pwdlib }

pwdlib ist ein großartiges Python-Package, um Passwort-Hashes zu handhaben.

Es unterstützt viele sichere Hashing-Algorithmen und Werkzeuge, um mit diesen zu arbeiten.

Der empfohlene Algorithmus ist „Argon2“.

    Die Option `--no-cache-dir` weist `pip` an, die heruntergeladenen Pakete nicht lokal zu speichern, da dies nur benötigt wird, sollte `pip` erneut ausgeführt werden, um dieselben Pakete zu installieren, aber das ist beim Arbeiten mit Containern nicht der Fall.

    /// note | Hinweis

    Das `--no-cache-dir` bezieht sich nur auf `pip`, es hat nichts mit Docker oder Containern zu tun.

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