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

* **Asynchroner Code**
* **`async` und `await`**
* **Coroutinen**

## Asynchroner Code

```Python hl_lines="1"
async def get_burgers(number: int):
    # Opérations asynchrones pour créer les burgers
    return burgers
```

...et non `def` :

```Python hl_lines="2"
# Ceci n'est pas asynchrone
def get_sequential_burgers(number: int):
    # Opérations asynchrones pour créer les burgers
    return burgers
```

Voici un petit bout de cette histoire.

## Alternatives

Je crée des API avec des exigences complexes depuis plusieurs années (Machine Learning, systèmes distribués, jobs asynchrones, bases de données NoSQL, etc), en dirigeant plusieurs équipes de développeurs.

Dans ce cadre, j'ai dû étudier, tester et utiliser de nombreuses alternatives.

### <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>

Starlette est un framework/toolkit léger <abbr title="Le nouveau standard pour construire des applications web asynchrones en Python">ASGI</abbr>, qui est idéal pour construire des services asyncio performants.

Il est très simple et intuitif. Il est conçu pour être facilement extensible et avoir des composants modulaires.

Il offre :

# Asynchrone Tests

Sie haben bereits gesehen, wie Sie Ihre **FastAPI**-Anwendungen mit dem bereitgestellten `TestClient` testen. Bisher haben Sie nur gesehen, wie man synchrone Tests schreibt, ohne `async`hrone Funktionen zu verwenden.

Und der Teil nach `yield` wird ausgeführt, **nachdem** die Anwendung beendet ist.

### Asynchroner Kontextmanager

Wie Sie sehen, ist die Funktion mit einem `@asynccontextmanager` versehen.

Dadurch wird die Funktion in einen sogenannten „**asynchronen Kontextmanager**“ umgewandelt.

```Python hl_lines="1  13"
{!../../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

Starlette ist ein leichtgewichtiges <abbr title="Der neue Standard für die Erstellung asynchroner Python-Webanwendungen">ASGI</abbr>-Framework/Toolkit, welches sich ideal für die Erstellung hochperformanter asynchroner Dienste eignet.

Es ist sehr einfach und intuitiv. Es ist so konzipiert, dass es leicht erweiterbar ist und über modulare Komponenten verfügt.

Es bietet:

Let's look at how we can make that work.

## pytest.mark.anyio

If we want to call asynchronous functions in our tests, our test functions have to be asynchronous. AnyIO provides a neat plugin for this, that allows us to specify that some test functions are to be called asynchronously.

## HTTPX

## Technical Details

Modern versions of Python have support for **"asynchronous code"** using something called **"coroutines"**, with **`async` and `await`** syntax.

Let's see that phrase by parts in the sections below:

* **Asynchronous Code**
* **`async` and `await`**
* **Coroutines**

## Asynchronous Code

```Python hl_lines="2  7  9"
{!../../../docs_src/custom_response/tutorial006c.py!}
```

### `StreamingResponse`

Nimmt einen asynchronen Generator oder einen normalen Generator/Iterator und streamt den Responsebody.

```Python hl_lines="2  14"
{!../../../docs_src/custom_response/tutorial007.py!}
```