* **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.

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

Bei einer **Web-API** bedeutet das normalerweise, diese auf einem **entfernten Rechner** zu platzieren, mit einem **Serverprogramm**, welches gute Leistung, Stabilität, usw. bietet, damit Ihre **Benutzer** auf die Anwendung effizient und ohne Unterbrechungen oder Probleme **zugreifen** können.

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

</div>

Dadurch wird sowohl Uvicorn mit zusätzlichen `standard`-Packages (um eine hohe Leistung zu erzielen) als auch Gunicorn installiert.

## Gunicorn mit Uvicorn-Workern ausführen

Dann können Sie Gunicorn ausführen mit:

<div class="termy">

```console

* **Produktionsbereit** Python-Webserver, verwendet Uvicorn und Gunicorn.
* Python <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">**FastAPI**</a>-Backend:
    * **Schnell**: Sehr hohe Leistung, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (dank Starlette und Pydantic).

Es erfordert eine etwas ausführlichere Konfiguration. Und da es auf WSGI (anstelle von ASGI) basiert, ist es nicht darauf ausgelegt, die hohe Leistung von Tools wie Uvicorn, Starlette und Sanic zu nutzen.

///

## `ORJSONResponse` verwenden

Um beispielsweise noch etwas Leistung herauszuholen, können Sie <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a> installieren und verwenden, und die Response als `ORJSONResponse` deklarieren.

Es ist jedoch möglich, das anzupassen, ein bestimmtes CDN festzulegen oder die Dateien selbst bereitzustellen.

## Benutzerdefiniertes CDN für JavaScript und CSS

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FastAPI ist ein modernes, schnelles (hoch performantes) Webframework zur Erstellung von APIs mit Python auf Basis von Standard-Python-Typhinweisen.

Seine Schlüssel-Merkmale sind:

* **Schnell**: Sehr hohe Leistung, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (Dank Starlette und Pydantic). [Eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks](#performanz).

///

/// check

Bei der Einbindung von Routern müssen Sie sich keine Gedanken über die Performanz machen.

Dies dauert Mikrosekunden und geschieht nur beim Start.

Es hat also keinen Einfluss auf die Leistung. ⚡

///

### Einen `APIRouter` mit benutzerdefinierten `prefix`, `tags`, `responses` und `dependencies` einfügen

Stellen wir uns nun vor, dass Ihre Organisation Ihnen die Datei `app/internal/admin.py` gegeben hat.

### Anzahl der Prozesse auf dem offiziellen Docker-Image

Die **Anzahl der Prozesse** auf diesem Image wird **automatisch** anhand der verfügbaren CPU-**Kerne** berechnet.

Das bedeutet, dass versucht wird, so viel **Leistung** wie möglich aus der CPU herauszuquetschen.

Sie können das auch in der Konfiguration anpassen, indem Sie **Umgebungsvariablen**, usw. verwenden.