Linux containers run using the same Linux kernel of the host (machine, virtual machine, cloud server, etc). This just means that they are very lightweight (compared to full virtual machines emulating an entire operating system).

Wenn Sie keinen spezifischen Wert haben wollen, sondern der Parameter einfach optional sein soll, dann setzen Sie den Defaultwert auf `None`.

Aber wenn Sie wollen, dass ein Query-Parameter erforderlich ist, vergeben Sie einfach keinen Defaultwert:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial005.py hl[6:7] *}

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).

Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.

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**FastAPI** geht bei keiner Datenbank, keinem Datenmodell oder Tool Kompromisse ein.

Es gibt Ihnen die volle Flexibilität, diejenigen auszuwählen, die am besten zu Ihrem Projekt passen.

Und Sie können viele gut gepflegte und weit verbreitete Packages wie `passlib` und `python-jose` direkt verwenden, da **FastAPI** keine komplexen Mechanismen zur Integration externer Pakete erfordert.

Hier verwenden wir dasselbe OAuth2-Schema, das wir zuvor erstellt haben, und deklarieren es als Abhängigkeit: `oauth2_scheme`.

Da diese Abhängigkeitsfunktion selbst keine Scope-Anforderungen hat, können wir `Depends` mit `oauth2_scheme` verwenden. Wir müssen `Security` nicht verwenden, wenn wir keine Sicherheits-Scopes angeben müssen.

Wir deklarieren auch einen speziellen Parameter vom Typ `SecurityScopes`, der aus `fastapi.security` importiert wird.

Zusammengefasst deklarieren Sie **einmal** die Typen von Parametern, Body, etc. als Funktionsparameter.

Das machen Sie mit modernen Standard-Python-Typen.

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

///

/// tip | Tipp

Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <abbr title="Genau genommen, Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</abbr> für maschinelles Lernen.

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### Deklarieren Sie einen *Pfad-Parameter*

Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):

Parametreyi, yarattığınız enum olan `ModelName` içerisindeki *enumeration üyesi* ile karşılaştırabilirsiniz:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[17] *}

#### *Enumeration Değerini* Edinelim

`model_name.value` veya genel olarak `your_enum_member.value` tanımlarını kullanarak (bu durumda bir `str` olan) gerçek değere ulaşabilirsiniz:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[20] *}

/// tip | İpucu

* <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+sort%3Aupdated-desc+label%3Aquestion+-label%3Aanswered+" class="external-link" target="_blank">GitHub-Issues</a>

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