Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server

Die Domains werden sicher verifiziert und die Zertifikate werden automatisch generiert. Das ermöglicht auch die automatische Erneuerung dieser Zertifikate.

Das wollen wir besser machen: Laden wir das Modell, bevor die Requests bearbeitet werden, aber unmittelbar bevor die Anwendung beginnt, Requests zu empfangen, und nicht, während der Code geladen wird.

## Lifespan

!!! note "Hinweis"
    FastAPI weiß nur dank des definierten Defaultwertes `=None`, dass der Wert von `q` nicht erforderlich ist

    `Union[str, None]` hingegen erlaubt ihren Editor, Sie besser zu unterstützen und Fehler zu erkennen.

## Zusätzliche Validierung

Wir werden bewirken, dass, obwohl `q` optional ist, wenn es gegeben ist, **seine Länge 50 Zeichen nicht überschreitet**.

### Getestet

* 100 % <abbr title="Der Prozentsatz an Code, der automatisch getestet wird">Testabdeckung</abbr>.
* 100 % <abbr title="Python-Typannotationen, mit denen Ihr Editor und andere exteren Werkezuge Sie besser unterstützen können">Typen annotiert</abbr>.
* Verwendet in Produktionsanwendungen.

## Starlette's Merkmale

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial003.py!}
```

### Besser mit `Annotated`

Bedenken Sie, dass Sie, wenn Sie `Annotated` verwenden, dieses Problem nicht haben, weil Sie keine Defaultwerte für Ihre Funktionsparameter haben. Sie müssen daher wahrscheinlich auch nicht `*` verwenden.

All dies, während Sie Codeverdoppelung minimieren.

## Erste Schritte

Sehen wir uns ein sehr einfaches Beispiel an. Es ist so einfach, dass es vorerst nicht sehr nützlich ist.

Aber so können wir uns besser auf die Funktionsweise des **Dependency Injection** Systems konzentrieren.

### Erstellen Sie eine Abhängigkeit (<abbr title="Das von dem abhängt, die zu verwendende Abhängigkeit">„Dependable“</abbr>)

Und in solchen Fällen können wir Klassen und Vererbung verwenden, um Vorteil aus den Typannotationen in der Funktion zu ziehen, was vom Editor und von Tools besser unterstützt wird, während wir gleichzeitig FastAPIs **Datenfilterung** behalten.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7-10  13-14  18"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial003_01_py310.py!}

In HTTP senden Sie als Teil der Response einen aus drei Ziffern bestehenden numerischen Statuscode.

Diese Statuscodes haben einen Namen zugeordnet, um sie besser zu erkennen, aber der wichtige Teil ist die Zahl.

Kurz:

* `100` und darüber stehen für „Information“. Diese verwenden Sie selten direkt. Responses mit diesen Statuscodes können keinen Body haben.

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

Und das startet Hypercorn mit Ihrer Anwendung und verwendet Trio als Backend.

Jetzt können Sie Trio intern in Ihrer Anwendung verwenden. Oder noch besser: Sie können AnyIO verwenden, sodass Ihr Code sowohl mit Trio als auch asyncio kompatibel ist. 🎉

## Konzepte des Deployments