Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601" class="external-link" target="_blank">ISO-Format</a> enthält.

Und dann könnten Sie diesen JWT-Token einem Benutzer (oder Bot) geben und dieser könnte ihn verwenden, um diese Aktionen auszuführen (das Auto fahren oder den Blog-Beitrag bearbeiten), ohne dass er überhaupt ein Konto haben müsste, einfach mit dem JWT-Token, den Ihre API dafür generiert hat.

Mit diesen Ideen kann JWT für weitaus anspruchsvollere Szenarien verwendet werden.

Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

Sie könnten das auf der obersten Ebene des Moduls/der Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte....

Ohne ein Datenvalidierungssystem müssten Sie alle Prüfungen manuell im Code durchführen.

Für diese Funktionen wurde Marshmallow entwickelt. Es ist eine großartige Bibliothek und ich habe sie schon oft genutzt.

andererseits über zwei Server verfügen und **100 % ihrer CPU und ihres RAM** nutzen, wird irgendwann ein Prozess nach mehr Speicher fragen und der Server muss die Festplatte als „Speicher“ verwenden (was tausendmal langsamer sein kann) oder er könnte sogar **abstürzen**. Oder ein Prozess muss möglicherweise einige Berechnungen durchführen und müsste warten, bis die CPU wieder frei ist.

In diesem Fall wäre es besser, **einen zusätzlichen Server** zu besorgen und einige Prozesse darauf auszuführen,...

"jener", "jenes", "jetzt", "kann", "kein", "keine", "keinem", "keinen", "keiner", "keines", "können", "könnte", "machen", "man", "manche", "manchem", "manchen", "mancher", "manches", "mein", "meine", "meinem", "meinen", "meiner", "meines", "mit", "muss", "musste", "nach", "nicht", "nichts", "noch", "nun", "nur", "ob", "oder", "ohne", "sehr", "sein", "seine", "seinem", "seinen", "seiner", "seines", "selbst", "sich", "sie", "ihnen", "sind", "so", "solche", "solchem", "solchen", "solcher", "solches", "soll",...

## Zusammenfassung

**HTTPS** zu haben ist sehr wichtig und in den meisten Fällen eine **kritische Anforderung**. Die meiste Arbeit, die Sie als Entwickler in Bezug auf HTTPS aufwenden müssen, besteht lediglich darin, **diese Konzepte zu verstehen** und wie sie funktionieren.

Und die Spezifikation sagt, dass die Felder so benannt werden müssen. `user-name` oder `email` würde also nicht funktionieren.

Aber keine Sorge, Sie können sie Ihren Endbenutzern im Frontend so anzeigen, wie Sie möchten.

Und Ihre Datenbankmodelle können beliebige andere Namen verwenden.

Gleichzeitig müssen aber mit `async def` definierte Funktionen „erwartet“ („awaited“) werden. Daher können Funktionen mit `async def` nur innerhalb von Funktionen aufgerufen werden, die auch mit `async def` definiert sind.

Daraus resultiert das Ei-und-Huhn-Problem: Wie ruft man die erste `async` Funktion auf?

## Mehrere Pfad- und Query-Parameter

Sie können mehrere Pfad-Parameter und Query-Parameter gleichzeitig deklarieren, **FastAPI** weiß, was welches ist.

Und Sie müssen sie auch nicht in einer spezifischen Reihenfolge deklarieren.

Parameter werden anhand ihres Namens erkannt:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}

## Erforderliche Query-Parameter