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### Andere Hilfsfunktionen

Dies wurde hauptsächlich so konzipiert, damit die gleichen Objekte, die durch Abhängigkeiten ge`yield`et werden, innerhalb von Hintergrundtasks verwendet werden können, da der Exit-Code ausgeführt wird, nachdem die Hintergrundtasks abgeschlossen sind.

Diese Funktionen können mit `async def` oder normalem `def` deklariert werden.

### `startup`-Event

Um eine Funktion hinzuzufügen, die vor dem Start der Anwendung ausgeführt werden soll, deklarieren Sie diese mit dem Event `startup`:

```Python hl_lines="8"

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

=== "Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="26-33"

    }
  ]
}
```

Der Pfad-Parameter `item_id` hatte den Wert `"foo"`, was kein `int` ist.

Die gleiche Fehlermeldung würde angezeigt werden, wenn Sie ein `float` (also eine Kommazahl) statt eines `int`s übergeben würden, wie etwa in: <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>

!!! check

    * Wenn Sie FastAPI nicht, und direkt Starlette (oder ein anderes Tool wie Sanic, Flask, Responder, usw.) verwenden würden, müssten Sie die gesamte Datenvalidierung und Serialisierung selbst implementieren. Ihre finale Anwendung hätte also immer noch den gleichen Overhead, als ob sie mit FastAPI erstellt worden wäre. Und in vielen Fällen ist diese Datenvalidierung und Serialisierung der größte Teil des in Anwendungen geschriebenen Codes.

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:

## Machine serveur et programme serveur

Il y a un petit détail sur les noms à garder à l'esprit. 💡

Le mot "**serveur**" est couramment utilisé pour désigner à la fois l'ordinateur distant/cloud (la machine physique ou virtuelle) et également le programme qui s'exécute sur cette machine (par exemple, Uvicorn).

Gardez cela à l'esprit lorsque vous lisez "serveur" en général, cela pourrait faire référence à l'une de ces deux choses.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)
* <abbr title="Konvertieren des Strings, der von einer HTTP-Anfrage kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr> der Daten
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation