```

Source (English):

```
### Run Your Program { #run-your-program }
```

Translate with (German):

```
### Ihr Programm ausführen { #run-your-program }
```

Do NOT translate with (German):

```
### Führen Sie Ihr Programm aus { #run-your-program }
```

- Make sure that the translated part of the heading does not end with a period.

Example:

@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

<details markdown="1">
<summary>Oder verwenden Sie <code>async def</code> ...</summary>

Wenn Ihr Code `async` / `await` verwendet, benutzen Sie `async def`:

```Python hl_lines="7  12"
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def read_root():

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Dieser `entrypoint` teilt dem `fastapi`-Befehl mit, dass er die App folgendermaßen importieren soll:

```python
from main import app
```

Wenn Ihr Code so strukturiert wäre:

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

Dann würden Sie den `entrypoint` so setzen:

```toml
[tool.fastapi]

* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden
* der Inhalt einer Datei vom System von der Festplatte gelesen und an Ihr Programm übergeben wurde
* der Inhalt, den Ihr Programm dem System übergeben hat, auf die Festplatte geschrieben wurde
* eine Remote-API-Operation beendet wurde
* Eine Datenbankoperation abgeschlossen wurde

```requirements.txt
fastapi[standard]==0.113.0
pydantic==2.8.0
```

///

## Ihr Programm ausführen { #run-your-program }

Nachdem Sie die virtuelle Umgebung aktiviert haben, können Sie Ihr Programm ausführen, und es wird das Python innerhalb Ihrer virtuellen Umgebung mit den Paketen verwenden, die Sie dort installiert haben.

<div class="termy">

### Das Docker-Image erstellen { #build-the-docker-image }

Nachdem nun alle Dateien vorhanden sind, erstellen wir das Containerimage.

* Gehen Sie zum Projektverzeichnis (dort, wo sich Ihr `Dockerfile` und Ihr `app`-Verzeichnis befindet).
* Erstellen Sie Ihr FastAPI-Image:

<div class="termy">

```console
$ docker build -t myimage .

---> 100%
```

</div>

/// tip | Tipp

///

Das bedeutet: Die Variable `items` ist eine Liste – `list` – und jedes der Elemente in dieser Liste ist ein String – `str`.

Auf diese Weise kann Ihr Editor Sie auch bei der Bearbeitung von Einträgen aus der Liste unterstützen:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Ohne Typen ist das fast unmöglich zu erreichen.

FastAPI wird diesen Rückgabetyp verwenden, um:

* Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.

Das bedeutet aber auch, dass, wenn Sie ihn einfach in einen String umwandeln und diese Informationen direkt zurückgeben, Sie möglicherweise ein paar Informationen über Ihr System preisgeben. Daher extrahiert und zeigt der Code hier jeden Fehler getrennt.

///

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

### Serverspeicher { #server-memory }

Wenn Ihr Code beispielsweise ein Machine-Learning-Modell mit **1 GB Größe** lädt und Sie einen Prozess mit Ihrer API ausführen, verbraucht dieser mindestens 1 GB RAM. Und wenn Sie **4 Prozesse** (4 Worker) starten, verbraucht jeder 1 GB RAM. Insgesamt verbraucht Ihre API also **4 GB RAM**.