diese **Vorab-Schritte** auszuführen, bevor Sie die Anwendung starten.

Und Sie müssen sicherstellen, dass es sich um einen einzelnen Prozess handelt, der die Vorab-Schritte ausführt, *auch* wenn Sie anschließend **mehrere Prozesse** (mehrere Worker) für die Anwendung selbst starten. Wenn diese Schritte von **mehreren Prozessen** ausgeführt würden, würden diese die Arbeit **verdoppeln**, indem sie sie **parallel** ausführen, und wenn es sich bei den Schritten um etwas Delikates wie eine Datenbankmigration...

    Die Option `--upgrade` weist `pip` an, die Packages zu aktualisieren, wenn sie bereits installiert sind.

    Da der vorherige Schritt des Kopierens der Datei vom **Docker-Cache** erkannt werden konnte, wird dieser Schritt auch **den Docker-Cache verwenden**, sofern verfügbar.

Verwenden Sie dazu `yield` statt `return` und schreiben Sie die zusätzlichen Schritte / den zusätzlichen Code danach.

!!! tip "Tipp"
    Stellen Sie sicher, dass Sie `yield` nur einmal pro Abhängigkeit verwenden.

!!! note "Technische Details"

Das stellt die Dokumentation unter `http://127.0.0.1:8008` bereit.

Auf diese Weise können Sie die Dokumentation/Quelldateien bearbeiten und die Änderungen live sehen.

!!! tip "Tipp"
    Alternativ können Sie die Schritte des Skripts auch manuell ausführen.

    Gehen Sie in das Verzeichnis für die entsprechende Sprache. Das für die englischsprachige Hauptdokumentation befindet sich unter `docs/en/`:

    ```console
    $ cd docs/en/

Schauen wir uns die Deployment-Konzepte von früher noch einmal an:

* Sicherheit – HTTPS
* Beim Hochfahren ausführen
* Neustarts
* **Replikation (die Anzahl der laufenden Prozesse)**
* Arbeitsspeicher
* Schritte vor dem Start

Bis zu diesem Punkt, in allen Tutorials in der Dokumentation, haben Sie wahrscheinlich ein **Serverprogramm** wie Uvicorn ausgeführt, in einem **einzelnen Prozess**.

Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performance-Optimierungen vorgenommen werden.

## Technische Details

Moderne Versionen von Python unterstützen **„asynchronen Code“** unter Verwendung sogenannter **„Coroutinen“** mithilfe der Syntax **`async`** und **`await`**.

Nehmen wir obigen Satz in den folgenden Abschnitten Schritt für Schritt unter die Lupe:

* **Asynchroner Code**

Ebenfalls können Sie es verwenden, um automatisch Code für Clients zu generieren, die mit Ihrer API kommunizieren. Zum Beispiel für Frontend-, Mobile- oder IoT-Anwendungen.

## Rückblick, Schritt für Schritt

### Schritt 1: Importieren von `FastAPI`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

# Sicherheit – Erste Schritte

Stellen wir uns vor, dass Sie Ihre **Backend**-API auf einer Domain haben.

Und Sie haben ein **Frontend** auf einer anderen Domain oder in einem anderen Pfad derselben Domain (oder in einer mobilen Anwendung).

Und Sie möchten eine Möglichkeit haben, dass sich das Frontend mithilfe eines **Benutzernamens** und eines **Passworts** beim Backend authentisieren kann.

Wir können **OAuth2** verwenden, um das mit **FastAPI** zu erstellen.

* Datenbankverbindungen teilen.
* Sicherheit, Authentifizierung, Rollenanforderungen, usw. durchsetzen.
* Und viele andere Dinge ...

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.

    ```Python hl_lines="2  4  8  12  46  64  105  107-115  121-124  128-134  139  155"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial005.py!}
    ```

Sehen wir uns diese Änderungen nun Schritt für Schritt an.

## OAuth2-Sicherheitsschema

Die erste Änderung ist, dass wir jetzt das OAuth2-Sicherheitsschema mit zwei verfügbaren Scopes deklarieren: `me` und `items`.