And it shows their true commitment to FastAPI and its **community** (you), as they not only want to provide you a **good service** but also want to make sure you have a **good and healthy framework**, FastAPI. 🙇

For example, you might want to try <a href="https://speakeasyapi.dev/?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship" class="external-link" target="_blank">Speakeasy</a>.

* **Uvicorn**:
    * Bietet die beste Leistung, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005_an.py!}
    ```

=== "Python 3.10 nicht annotiert"

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="6-7"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.8 nicht annotiert"

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

vorübergehend stoppen, das Programm starten, welches die neuen Zertifikate beschafft, diese dann mit dem TLS-Terminierungsproxy konfigurieren und dann den TLS-Terminierungsproxy neu starten. Das ist nicht ideal, da Ihre Anwendung(en) während der Zeit, in der der TLS-Terminierungsproxy ausgeschaltet ist, nicht erreichbar ist/sind.

Dieser ganze Erneuerungsprozess, während die Anwendung weiterhin bereitgestellt wird, ist einer der Hauptgründe, warum Sie ein **separates System zur Verarbeitung...

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

---

"_We adopted the **FastAPI** library to spawn a **REST** server that can be queried to obtain **predictions**. [for Ludwig]_"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

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"_Мы использовали библиотеку **FastAPI** для создания сервера **REST**, к которому можно делать запросы для получения **прогнозов**. [для Ludwig]_"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

---

"_We adopted the **FastAPI** library to spawn a **REST** server that can be queried to obtain **predictions**. [for Ludwig]_"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>微软</strong> <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

---

「_我们选择了 **FastAPI** 来创建用于获取**预测结果**的 **REST** 服务。[用于 Ludwig]_」

from playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright


def run(playwright: Playwright) -> None:
    browser = playwright.chromium.launch(headless=False)
    context = browser.new_context(viewport={"width": 960, "height": 1080})
    page = context.new_page()
    page.goto("http://localhost:8000/docs")
    page.get_by_text("GET/items/Read Items").click()
    page.get_by_role("tab", name="Schema").click()

Selbst für Dinge in Listen:

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

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.