Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.

Hierzu zählen beispielsweise:

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:

!!! check
    Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

## Daten-<abbr title="Auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konversion</abbr>

Wenn Sie dieses Beispiel ausführen und Ihren Browser unter <a href="http://127.0.0.1:8000/items/3" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/3</a> öffnen, sehen Sie als Response:

Sie könnten das auf der obersten Ebene des Moduls/der Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte.

Stellen aufrufen**, und es wird **wie erwartet funktionieren**. Wenn es einen **erforderlichen** Parameter gibt (ohne Defaultwert), und Sie führen die Funktion ohne den benötigten Parameter aus, dann wird Ihr **Editor** Sie das mit einem Fehler wissen lassen, und **Python** wird sich auch beschweren.

Wenn Sie aber nicht `Annotated` benutzen und stattdessen die **(alte) Variante mit einem Defaultwert**, dann müssen Sie, wenn Sie die Funktion ohne FastAPI an **anderen Stellen** aufrufen, sich...

See [CVE-2021-32677](https://github.com/tiangolo/fastapi/security/advisories/GHSA-8h2j-cgx8-6xv7) for more details.

Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen

* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.
    * Abfrage-Parametern.
    * Cookies.
    * Header-Feldern.
    * Formularen.
    * Dateien.

Wenn ein eingehender Request nicht korrekt validiert wird, wird eine „400“-Response gesendet.

## `GZipMiddleware`

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

äquivalent zu:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es `UserInDB` übergeben, mit vorangestelltem `**`.

Wir erhalten also ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.

    * Der Cloud-Dienst wird wahrscheinlich **die Replikation für Sie übernehmen**. Er würde Sie möglicherweise **einen auszuführenden Prozess** oder ein **zu verwendendes Container-Image** definieren lassen, in jedem Fall wäre es höchstwahrscheinlich **ein einzelner Uvicorn-Prozess**, und der Cloud-Dienst wäre auch verantwortlich für die Replikation.

!!! tip "Tipp"