* Sie würden eine Anwendung nicht direkt in Uvicorn schreiben. Das würde bedeuten, dass Ihr Code zumindest mehr oder weniger den gesamten von Starlette (oder **FastAPI**) bereitgestellten Code enthalten müsste. Und wenn Sie das täten, hätte Ihre endgültige Anwendung den gleichen Overhead wie bei der Verwendung eines Frameworks und der Minimierung Ihres Anwendungscodes und der Fehler.

einig
einige
einigem
einigen
einiger
einiges
einmal
er
ihn
ihm
es
etwas
euer
eure
eurem
euren
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eures
für
gegen
gewesen
hab
habe
haben
hat
hatte
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hier
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hinter
ich
mich
mir
ihr
ihre
ihrem
ihren
ihrer
ihres
euch
im
in
indem
ins
ist
jede
jedem
jeden
jeder
jedes
jene

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Die Datei `main.py` hätte als Inhalt:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/main.py *}

Die Datei `test_main.py` hätte die Tests für `main.py`, das könnte jetzt so aussehen:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py *}

## Es ausführen { #run-it }

</blockquote>

## Untersuchung { #investigation }

Durch die Nutzung all dieser vorherigen Alternativen hatte ich die Möglichkeit, von allen zu lernen, Ideen aufzunehmen und sie auf die beste Weise zu kombinieren, die ich für mich und die Entwicklerteams, mit denen ich zusammengearbeitet habe, finden konnte.

Ich konnte ihn nie in einem vollständigen Projekt verwenden, da er keine Sicherheitsintegration hatte, sodass ich nicht alle Funktionen, die ich hatte, durch die auf Flask-apispec basierenden Full-Stack-Generatoren ersetzen konnte. Ich hatte in meinem Projekte-Backlog den Eintrag, einen Pull Request zu erstellen, welcher diese Funktionalität hinzufügte.

Sie würden wahrscheinlich einen Cloud-Server (eine virtuelle Maschine) oder etwas Ähnliches bekommen, und dieser hätte eine <dfn title="Ändert sich im Laufe der Zeit nicht. Nicht dynamisch.">feste</dfn> **öffentliche IP-Adresse**.

## Eine benutzerdefinierte `PNGStreamingResponse` { #a-custom-pngstreamingresponse }

In den obigen Beispielen wurden die Datenbytes gestreamt, aber die Response hatte keinen `Content-Type`-Header, sodass der Client nicht wusste, welchen Datentyp er erhielt.

## JSON Lines { #json-lines }

In diesen Fällen ist es üblich, „JSON Lines“ zu senden, das ist ein Format, bei dem Sie pro Zeile genau ein JSON-Objekt senden.

Eine Response hätte einen Content-Type von `application/jsonl` (anstelle von `application/json`) und der Body sähe etwa so aus:

```json
{"name": "Plumbus", "description": "A multi-purpose household device."}

Es ist äquivalent zu:

```Python
from main import app
```

///

Jedes alternative ASGI-Serverprogramm hätte einen ähnlichen Befehl, Sie können in deren jeweiligen Dokumentationen mehr lesen.

/// warning | Achtung

Uvicorn und andere Server unterstützen eine `--reload`-Option, die während der Entwicklung nützlich ist.

///

Vor OpenAPI 3.1.0 verwendete OpenAPI eine ältere und modifizierte Version von **JSON Schema**.

JSON Schema hatte keine `examples`, daher fügte OpenAPI seiner eigenen modifizierten Version ein eigenes `example`-Feld hinzu.

OpenAPI fügte auch die Felder `example` und `examples` zu anderen Teilen der Spezifikation hinzu: