Yanı, bunu aklınızda oturtmak için aşağıdaki kısa hikayeyi hayal edin:

> Büyük, kirli bir evi temizlemelisin.

*Evet, tüm hikaye bu*.

---

Beklemek yok 🕙. Hiçbir yerde.  Sadece evin birden fazla yerinde yapılacak fazlasıyla iş var.

        statsCache.asMap().entrySet().stream().forEach(e -> {
            final StatsObject data = e.getValue();
            final Long begin = data.remove(BEGIN_KEY);
            if (begin != null) {
                printStats(e.getKey(), data, begin, false);
            }
        });

    }

    public void begin(final Object keyObj) {
        getCacheKey(keyObj).ifPresent(key -> {
            try {
                statsCache.get(key);

      |
      """.trimMargin()
    val pkcs8Pem =
      """
      |-----BEGIN PRIVATE KEY-----
      |MEECAQAwEwYHKoZIzj0CAQYIKoZIzj0DAQcEJzAlAgEBBCA7ODT0xhGSNn4ESj6J
      |lu/GJQZoU9lDrCPeUcQ28tzOWw==
      |-----END PRIVATE KEY-----
      |
      """.trimMargin()
    val bcPkcs8Pem =
      """
      |-----BEGIN PRIVATE KEY-----
      |ME0CAQAwEwYHKoZIzj0CAQYIKoZIzj0DAQcEMzAxAgEBBCA7ODT0xhGSNn4ESj6J

TLS (HTTPS) verwendet standardmäßig den spezifischen Port `443`. Das ist also der Port, den wir brauchen.

Da an diesem Port nur ein Prozess lauschen kann, wäre der Prozess, der dies tun würde, der **TLS-Terminierungsproxy**.

Der TLS-Terminierungsproxy hätte Zugriff auf ein oder mehrere **TLS-Zertifikate** (HTTPS-Zertifikate).

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dict zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dict oder ein Datenbank-Objekt).

                localLogMsg.set(buf.toString());
            }
        };
        crawlerStatsHelper.init();
    }

    public void test_beginDone() {
        String key = "test";
        crawlerStatsHelper.begin(key);
        crawlerStatsHelper.done(key);
        logger.info(localLogMsg.get());
        String[] values = localLogMsg.get().split("\t");
        assertEquals(3, values.length);
        assertEquals("url:test", values[0]);

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
        * **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.

* **Uvicorn**:

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-02-redoc-simple.png)

### OpenAPI

**FastAPI** generiert ein „Schema“ mit all Ihren APIs unter Verwendung des **OpenAPI**-Standards zur Definition von APIs.

#### „Schema“

Ein „Schema“ ist eine Definition oder Beschreibung von etwas. Nicht der eigentliche Code, der es implementiert, sondern lediglich eine abstrakte Beschreibung.

#### API-„Schema“

Ein Projektgenerator verfügt immer über ein sehr spezifisches Setup, das Sie aktualisieren und an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen sollten, aber es könnte ein guter Ausgangspunkt für Ihr Projekt sein.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

### Wann verwenden

Sie sollten dieses offizielle Basisimage (oder ein ähnliches) wahrscheinlich **nicht** benutzen, wenn Sie **Kubernetes** (oder andere) verwenden und Sie bereits **Replikation** auf Cluster ebene mit mehreren **Containern** eingerichtet haben. In diesen Fällen ist es besser, **ein Image von Grund auf zu erstellen**, wie oben beschrieben: [Ein Docker-Image für FastAPI erstellen](#ein-docker-image-fur-fastapi-erstellen).