Während der Entwicklung habe ich auch zu [**Starlette**](https://www.starlette.dev/) beigetragen, die andere Schlüsselanforderung.

## Entwicklung { #development }

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labels.facet_timestamp_3month=Innerhalb von 3 Monaten
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* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle...

Nun erweitern wir dieses Beispiel und fügen weitere Details hinzu, um zu sehen, wie verschiedene Teile getestet werden.

### Erweiterte **FastAPI**-Anwendungsdatei { #extended-fastapi-app-file }

Fahren wir mit der gleichen Dateistruktur wie zuvor fort:

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

Anschließend könnten Sie Berechtigungen für diese Entität hinzufügen, etwa „Fahren“ (für das Auto) oder „Bearbeiten“ (für den Blog).

## Es ausprobieren { #try-it }

Legen Sie Ihren Code in einer Datei `main.py` ab und führen Sie dann Ihre Anwendung aus:

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Öffnen Sie Ihren Browser unter [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000).

* Der **Code**, den Sie schreiben, die **Python-Dateien**.
* Die **Datei**, die vom Betriebssystem **ausgeführt** werden kann, zum Beispiel: `python`, `python.exe` oder `uvicorn`.
* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **läuft**, die CPU nutzt und Dinge im Arbeitsspeicher ablegt. Dies wird auch als **Prozess** bezeichnet.

### Was ist ein Prozess { #what-is-a-process }

# Debugging { #debugging }

Sie können den Debugger in Ihrem Editor verbinden, zum Beispiel mit Visual Studio Code oder PyCharm.

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

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

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py310.py hl[1,15] *}

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

    Durch die Verwendung des Caches in diesem Schritt **sparen** Sie viel **Zeit**, wenn Sie das Image während der Entwicklung immer wieder erstellen, anstatt **jedes Mal** alle Abhängigkeiten **herunterzuladen und zu installieren**.

5. Kopiere das Verzeichnis `./app` in das Verzeichnis `/code`.

Dies war so designt, hauptsächlich um die Verwendung derselben von Abhängigkeiten „geyieldeten“ Objekte in Hintergrundtasks zu ermöglichen, da der Exit-Code erst ausgeführt wurde, nachdem die Hintergrundtasks abgeschlossen waren.

Dies wurde in FastAPI 0.106.0 geändert mit der Absicht, keine Ressourcen zu halten, während darauf gewartet wird, dass die Response durchs Netzwerk reist.