Exit-Code in Abhängigkeiten mit `yield` wurde ausgeführt, *nachdem* die Response gesendet wurde, die [Exceptionhandler](../handling-errors.md#benutzerdefinierte-exceptionhandler-definieren){.internal-link target=_blank} wären also bereits ausgeführt worden.

Dies wurde hauptsächlich so konzipiert, damit die gleichen Objekte, die durch Abhängigkeiten ge`yield`et werden, innerhalb von Hintergrundtasks verwendet werden können, da der Exit-Code ausgeführt wird, nachdem die Hintergrundtasks abgeschlossen...

* [Helfen Sie anderen bei Fragen auf GitHub](#anderen-bei-fragen-auf-github-helfen){.internal-link target=_blank} (siehe Abschnitt oben).
* [Prüfen Sie Pull Requests](#pull-requests-prufen){.internal-link target=_blank} (siehe Abschnitt oben).

Diese beiden Dinge sind es, die **die meiste Zeit in Anspruch nehmen**. Das ist die Hauptarbeit bei der Wartung von FastAPI.

	"mesh.yaml":     true,
	"root-cert.pem": true,
	"cluster.env":   true,
}

const goldenSuffix = ".golden"

// TestWorkloadEntryConfigure enumerates test cases based on subdirectories of testdata/vmconfig.
// Each subdirectory contains two input files: workloadgroup.yaml and meshconfig.yaml that are used
// to generate golden outputs from the VM command.
func TestWorkloadEntryConfigure(t *testing.T) {

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.

Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performance-Optimierungen vorgenommen werden.

## Technische Details

go-gen:
	@mkdir -p /tmp/bin
	@PATH="${PATH}":/tmp/bin go generate ./...

refresh-goldens:
	@REFRESH_GOLDEN=true go test ${GOBUILDFLAGS} ./operator/... \
		./pkg/bootstrap/... \
		./pkg/kube/inject/... \
		./pilot/pkg/security/authz/builder/... \
		./cni/pkg/plugin/...

update-golden: refresh-goldens

# Keep dummy target since some build pipelines depend on this
gen-charts:

```

In neueren Versionen von Python gibt es auch einen **asynchronen Kontextmanager**. Sie würden ihn mit `async with` verwenden:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Wenn Sie wie oben einen Kontextmanager oder einen asynchronen Kontextmanager erstellen, führt dieser vor dem Betreten des `with`-Blocks den Code vor dem `yield` aus, und nach dem Verlassen des `with`-Blocks wird er den Code nach dem `yield` ausführen.

## Múltiples parámetros de path y query

Puedes declarar múltiples parámetros de path y parámetros de query al mismo tiempo. **FastAPI** sabe cuál es cuál.

No los tienes que declarar en un orden específico.

Serán detectados por nombre:

```Python hl_lines="8  10"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial004.py!}
```

## Parámetros de query requeridos

### Benötigtes mit pip installieren

Nachdem Sie die Umgebung wie oben beschrieben aktiviert haben:

<div class="termy">

```console
$ pip install -r requirements.txt

---> 100%
```

</div>

    ```Python hl_lines="20-27"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003.py!}
    ```

### Beispiel in der Dokumentations-Benutzeroberfläche

Mit jeder der oben genannten Methoden würde es in `/docs` so aussehen:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` mit mehreren `examples`

Sie können natürlich auch mehrere `examples` übergeben:

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).

Dieses Image wäre vor allem in den oben in [Container mit mehreren Prozessen und Sonderfälle](#container-mit-mehreren-prozessen-und-sonderfalle) beschriebenen Sonderfällen nützlich. Wenn Ihre Anwendung beispielsweise...