Asynchroner Code bedeutet lediglich, dass die Sprache 💬 eine Möglichkeit hat, dem Computersystem / Programm 🤖 mitzuteilen, dass es 🤖 an einem bestimmten Punkt im Code darauf warten muss, dass *etwas anderes* irgendwo anders fertig wird. Nehmen wir an, *etwas anderes* ist hier „Langsam-Datei“ 📝.

Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.

In Ihrem Client erhalten Sie eine JSON-Response, wie etwa:

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## Pfad Parameter die Pfade enthalten

Angenommen, Sie haben eine *Pfadoperation* mit einem Pfad `/files/{file_path}`.

Aber `file_path` soll selbst einen *Pfad* enthalten, etwa `home/johndoe/myfile.txt`.

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## Über **FastAPI** tweeten

Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.

Anstelle beispielsweise eines `dict`s oder etwas anderem, was später in der Anwendung zu Fehlern führen könnte und darum ein Sicherheitsrisiko darstellt.

* **Schnell zu programmieren**: Erhöhen Sie die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von Funktionen um etwa 200 % bis 300 %. *
* **Weniger Bugs**: Verringern Sie die von Menschen (Entwicklern) verursachten Fehler um etwa 40 %. *

Erstellen Sie einen PassLib-„Kontext“. Der wird für das Hashen und Verifizieren von Passwörtern verwendet.

/// tip | Tipp

Der PassLib-Kontext kann auch andere Hashing-Algorithmen verwenden, einschließlich deprecateter Alter, um etwa nur eine Verifizierung usw. zu ermöglichen.