* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle...

Anschließend könnten Sie Berechtigungen für diese Entität hinzufügen, etwa „Fahren“ (für das Auto) oder „Bearbeiten“ (für den Blog).

* Der **Code**, den Sie schreiben, die **Python-Dateien**.
* Die **Datei**, die vom Betriebssystem **ausgeführt** werden kann, zum Beispiel: `python`, `python.exe` oder `uvicorn`.
* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **läuft**, die CPU nutzt und Dinge im Arbeitsspeicher ablegt. Dies wird auch als **Prozess** bezeichnet.

### Was ist ein Prozess { #what-is-a-process }

    Durch die Verwendung des Caches in diesem Schritt **sparen** Sie viel **Zeit**, wenn Sie das Image während der Entwicklung immer wieder erstellen, anstatt **jedes Mal** alle Abhängigkeiten **herunterzuladen und zu installieren**.

5. Kopiere das Verzeichnis `./app` in das Verzeichnis `/code`.

Dies war so designt, hauptsächlich um die Verwendung derselben von Abhängigkeiten „geyieldeten“ Objekte in Hintergrundtasks zu ermöglichen, da der Exit-Code erst ausgeführt wurde, nachdem die Hintergrundtasks abgeschlossen waren.

Dies wurde in FastAPI 0.106.0 geändert mit der Absicht, keine Ressourcen zu halten, während darauf gewartet wird, dass die Response durchs Netzwerk reist.

active_user --> private
admin_user --> activate_user
paying_user --> pro_items
```

## Integriert mit **OpenAPI** { #integrated-with-openapi_1 }

Alle diese Abhängigkeiten, während sie ihre Anforderungen deklarieren, fügen auch Parameter, Validierungen, usw. zu Ihren *Pfadoperationen* hinzu.

///

### Verwenden des `RequestValidationError`-Bodys { #use-the-requestvalidationerror-body }

Der `RequestValidationError` enthält den empfangenen `body` mit den ungültigen Daten.

Sie könnten diesen während der Entwicklung Ihrer Anwendung verwenden, um den Body zu loggen und zu debuggen, ihn an den Benutzer zurückzugeben usw.

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial005_py310.py hl[14] *}

/// tip | Tipp

Normalerweise würden Sie dies **einmal** tun, unmittelbar nachdem Sie die virtuelle Umgebung erstellt haben.

///

Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist (mit dem obigen Befehl) und führen Sie dann aus:

<div class="termy">

```console
$ python -m pip install --upgrade pip

---> 100%
```

</div>

/// tip | Tipp

neuen Zertifikate beschafft, diese dann mit dem TLS-Terminierungsproxy konfigurieren und dann den TLS-Terminierungsproxy neu starten. Das ist nicht ideal, da Ihre Anwendung(en) während der Zeit, in der der TLS-Terminierungsproxy ausgeschaltet ist, nicht erreichbar ist/sind.

Dieser ganze Erneuerungsprozess, während die Anwendung weiterhin bereitgestellt wird, ist einer der Hauptgründe, warum Sie ein **separates System zur Verarbeitung von HTTPS** mit einem TLS-Terminierungsproxy haben möchten,...

### Den Code testen { #check-the-code }

* Prüfen und lesen Sie den Code, fragen Sie sich, ob er Sinn macht, **führen Sie ihn lokal aus** und testen Sie, ob er das Problem tatsächlich löst.

* Schreiben Sie dann einen **Kommentar** und berichten, dass Sie das getan haben. So weiß ich, dass Sie ihn wirklich überprüft haben.

/// info | Info