Dies und die einfache Tatsache, dass Python die Hauptsprache für **Data Science**, maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning ist, machen FastAPI zu einem sehr passenden Werkzeug für Web-APIs und Anwendungen für Data Science / maschinelles Lernen (neben vielen anderen).

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.

Das ist immer noch wahr.

Um also **mehrere Prozesse** gleichzeitig zu haben, muss es einen **einzelnen Prozess geben, der einen Port überwacht**, welcher dann die Kommunikation auf irgendeine Weise an jeden Workerprozess überträgt.

### Arbeitsspeicher pro Prozess

Sie müssen keine neue Syntax, Methoden oder Klassen einer bestimmten Bibliothek usw. lernen.

Nur Standard-**Python+**.

Zum Beispiel für ein `int`:

```Python
item_id: int
```

oder für ein komplexeres `Item`-Modell:

```Python
item: Item
```

... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie:

* Editor-Unterstützung, einschließlich:
    * Code-Vervollständigung.

errors.not_found_on_file_system = Nicht gefunden. Ursache: {0}
errors.could_not_open_on_system = {0} konnte nicht geöffnet werden.<br>Bitte prüfen Sie, ob die Datei mit einer Anwendung verknüpft ist.
errors.result_size_exceeded = Es können keine weiteren Ergebnisse angezeigt werden.
errors.target_file_does_not_exist = Die Datei {0} existiert nicht.
errors.failed_to_delete_file = Fehler beim Löschen der Datei {0}.

Parameter werden anhand ihres Namens erkannt:

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

## Erforderliche Query-Parameter

Wenn Sie einen Defaultwert für Nicht-Pfad-Parameter deklarieren (Bis jetzt haben wir nur Query-Parameter gesehen), dann ist der Parameter nicht erforderlich.

        * `authorizationCode`
    * Es gibt jedoch einen bestimmten „Flow“, der perfekt für die direkte Abwicklung der Authentifizierung in derselben Anwendung verwendet werden kann:
        * `password`: Einige der nächsten Kapitel werden Beispiele dafür behandeln.
* `openIdConnect`: bietet eine Möglichkeit, zu definieren, wie OAuth2-Authentifizierungsdaten automatisch ermittelt werden können.

Diese werden für jede *Pfadoperation* unabhängig überprüft.

## Testen Sie es

Wenn Sie die API-Dokumentation öffnen, können Sie sich authentisieren und angeben, welche Scopes Sie autorisieren möchten.

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

## Einen Pull Request erstellen

Sie können zum Quellcode mit Pull Requests [beitragen](contributing.md){.internal-link target=_blank}, zum Beispiel:

* Um einen Tippfehler zu beheben, den Sie in der Dokumentation gefunden haben.

# MinIO Server Limits Per Tenant

For optimal production setup MinIO recommends Linux kernel version 4.x and later.

## Erasure Code (Multiple Drives / Servers)

| Item                                                            | Specification |
|:----------------------------------------------------------------|:--------------|
| Maximum number of servers per cluster                           | no-limit      |