Da die Testfunktion jetzt asynchron ist, können Sie in Ihren Tests neben dem Senden von Requests an Ihre FastAPI-Anwendung jetzt auch andere `async`-Funktionen aufrufen (und `await`en), genau so, wie Sie diese an anderer Stelle in Ihrem Code aufrufen würden.

/// tip | Tipp

## `uvicorn` aufrufen { #call-uvicorn }

Importieren und führen Sie `uvicorn` direkt in Ihrer FastAPI-Anwendung aus:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Über `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

Der Hauptzweck von `__name__ == "__main__"` ist, dass Code ausgeführt wird, wenn Ihre Datei mit folgendem Befehl aufgerufen wird:

<div class="termy">

```console

In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise mehrmals) in demselben Request aufgerufen werden muss, anstatt den zwischengespeicherten Wert zu verwenden, können Sie den Parameter `use_cache=False` festlegen, wenn Sie `Depends` verwenden:

Deploying to FastAPI Cloud...

✅ Deployment successful!

🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev
```

</div>

Das war’s! Jetzt können Sie Ihre App unter dieser URL aufrufen. ✨

## Über FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }

**<a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>** wird vom gleichen Autor und Team hinter **FastAPI** entwickelt.

Aber nun stellen Sie sich vor, Sie würden es selbst schreiben.

Irgendwann sind die Funktions-Parameter fertig, Sie starten mit der Definition des Körpers ...

Aber dann müssen Sie „diese Methode aufrufen, die den ersten Buchstaben in Großbuchstaben umwandelt“.

War es `upper`? War es `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Der springende Punkt ist, dass eine Abhängigkeit aufrufbar („callable“) sein sollte.

Ein „**Callable**“ in Python ist etwas, das wie eine Funktion aufgerufen werden kann („to call“).

Wenn Sie also ein Objekt `something` haben (das möglicherweise _keine_ Funktion ist) und Sie es wie folgt aufrufen (ausführen) können:

```Python
something()
```

oder

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

würden wir ein Python-`dict` erhalten mit:

```Python
{

{* ../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py hl[1,11] *}

# OpenAPI Webhooks { #openapi-webhooks }

Es gibt Fälle, in denen Sie Ihren API-**Benutzern** mitteilen möchten, dass Ihre App *deren* App mit einigen Daten aufrufen (einen <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> senden) könnte, normalerweise um über ein bestimmtes **Event** zu **benachrichtigen**.

<div class="termy">

```console
$ python -m venv .venv
```

</div>

/// details | Was dieser Befehl bedeutet

* `python`: das Programm namens `python` verwenden
* `-m`: ein Modul als Skript aufrufen, wir geben als nächstes an, welches Modul
* `venv`: das Modul namens `venv` verwenden, das normalerweise mit Python installiert wird
* `.venv`: die virtuelle Umgebung im neuen Verzeichnis `.venv` erstellen

///

////