* Einfache Python-Integration mit **Jupyter-Kerneln** für Remote- oder In-Docker-Entwicklung mit Erweiterungen wie Atom Hydrogen oder Visual Studio Code Jupyter.
* **Vue**-Frontend:
    * Mit Vue CLI generiert.
    * Handhabung der **JWT-Authentifizierung**.
    * Login-View.
    * Nach der Anmeldung Hauptansicht des Dashboards.
    * Haupt-Dashboard mit Benutzererstellung und -bearbeitung.

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.

## Bodys mit beliebigen `dict`s

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

Gleichzeitig müssen aber mit `async def` definierte Funktionen „erwartet“ („awaited“) werden. Daher können Funktionen mit `async def` nur innerhalb von Funktionen aufgerufen werden, die auch mit `async def` definiert sind.

Daraus resultiert das Ei-und-Huhn-Problem: Wie ruft man die erste `async` Funktion auf?

    * Mit dieser SNI-Erweiterung kann ein einzelner Server (mit einer **einzelnen IP-Adresse**) über **mehrere HTTPS-Zertifikate** verfügen und **mehrere HTTPS-Domains/Anwendungen** bedienen.

Zum Beispiel:

* Mit **Docker Compose** auf einem einzelnen Server
* Mit einem **Kubernetes**-Cluster
* Mit einem Docker Swarm Mode-Cluster
* Mit einem anderen Tool wie Nomad
* Mit einem Cloud-Dienst, der Ihr Containerimage nimmt und es bereitstellt

## Docker-Image mit Poetry

## Eine Anwendung mit Callbacks

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

* <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 🍓
    * Mit <a href="https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi" class="external-link" target="_blank">Dokumentation für FastAPI</a>
* <a href="https://ariadnegraphql.org/" class="external-link" target="_blank">Ariadne</a>

## Hypercorn mit Trio

Der `root_path` wird verwendet, um diese speziellen Fälle zu handhaben.

Und er wird auch intern beim Mounten von Unteranwendungen verwendet.

## Proxy mit einem abgetrennten Pfadpräfix

Ein Proxy mit einem abgetrennten Pfadpräfix bedeutet in diesem Fall, dass Sie einen Pfad unter `/app` in Ihrem Code deklarieren könnten, dann aber, eine Ebene darüber, den Proxy hinzufügen, der Ihre **FastAPI**-Anwendung unter einem Pfad wie `/api/v1` platziert.

* **Keine Kompromisse** bei Datenbanken, Frontends, usw., sondern einfache Integration mit allen.

### Unbegrenzte Erweiterungen

Oder mit anderen Worten, sie werden nicht benötigt. Importieren und nutzen Sie den Code, den Sie brauchen.