},
        "swedish_keywords": {
          "type":       "keyword_marker",

In vielen Fällen kennen Sie möglicherweise bereits die Antwort auf diese Fragen. 🤓

Wenn Sie vielen Menschen bei ihren Fragen helfen, werden Sie offizieller [FastAPI-Experte](fastapi-people.md#experten){.internal-link target=_blank}. 🎉

# Clients generieren

Da **FastAPI** auf der OpenAPI-Spezifikation basiert, erhalten Sie automatische Kompatibilität mit vielen Tools, einschließlich der automatischen API-Dokumentation (bereitgestellt von Swagger UI).

Ein besonderer Vorteil, der nicht unbedingt offensichtlich ist, besteht darin, dass Sie für Ihre API **Clients generieren** können (manchmal auch <abbr title="Software Development Kits">**SDKs**</abbr> genannt), für viele verschiedene **Programmiersprachen**.

```console
$ pip install "passlib[bcrypt]"

---> 100%
```

</div>

/// tip | Tipp

Mit `passlib` können Sie sogar konfigurieren, Passwörter zu lesen, die von **Django**, einem **Flask**-Sicherheit-Plugin, oder vielen anderen erstellt wurden.

# Sicherheit

Es gibt viele Wege, Sicherheit, Authentifizierung und Autorisierung zu handhaben.

Und normalerweise ist es ein komplexes und „schwieriges“ Thema.

In vielen Frameworks und Systemen erfordert allein die Handhabung von Sicherheit und Authentifizierung viel Aufwand und Code (in vielen Fällen kann er 50 % oder mehr des gesamten geschriebenen Codes ausmachen).

Das ermöglicht es Ihnen, ein feingranuliertes Berechtigungssystem nach dem OAuth2-Standard in Ihre OpenAPI-Anwendung (und deren API-Dokumentation) zu integrieren.

OAuth2 mit Scopes ist der Mechanismus, der von vielen großen Authentifizierungsanbietern wie Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter) usw. verwendet wird. Sie verwenden ihn, um Benutzern und Anwendungen spezifische Berechtigungen zu erteilen.

### Separates Programm

Um dies zu erreichen, haben Sie normalerweise ein **separates Programm**, welches sicherstellt, dass Ihre Anwendung beim Hochfahren ausgeführt wird. Und in vielen Fällen würde es auch sicherstellen, dass auch andere Komponenten oder Anwendungen ausgeführt werden, beispielsweise eine Datenbank.

### Beispieltools zur Ausführung beim Hochfahren

* **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 zu erstellen und / oder zu verwenden.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

labels.carLicense=Permis de conduire
labels.user_mobile=Mobile
labels.mobile=Mobile
labels.user_postalAddress=Adresse postale
labels.postalAddress=Adresse postale
labels.user_city=Ville
labels.city=Ville
labels.user_teletexTerminalIdentifier=Identifiant de terminal Teletex
labels.teletexTerminalIdentifier=Identifiant de terminal Teletex
labels.user_x121Address=x121Address
labels.x121Address=x121Address

### Parallel Hamburgerler

Şimdi bunların "Eşzamanlı Hamburger" değil, "Paralel Hamburger" olduğunu düşünelim.

Hamburger 🍔 almak için 😍 aşkınla Paralel fast food'a gidiyorsun.

Birden fazla kasiyer varken (varsayalım 8) sıraya girdiniz👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳👩‍🍳👨‍🍳 ve sıranız gelene kadar bekliyorsunuz.