Sie können FastAPI auf GitHub „starren“ (durch Klicken auf den Stern-Button oben rechts): <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/fastapi</a>. ⭐️

Durch das Hinzufügen eines Sterns können andere Benutzer es leichter finden und sehen, dass es für andere bereits nützlich war.

## Das GitHub-Repository auf Releases beobachten

**HTTP-Protokoll** gesendet werden.

Es ist eine gängige Praxis, **ein Programm/HTTP-Server** auf dem Server (der Maschine, dem Host usw.) laufen zu lassen, welches **alle HTTPS-Aspekte verwaltet**: Empfangen der **verschlüsselten HTTPS-Requests**, Senden der **entschlüsselten HTTP-Requests** an die eigentliche HTTP-Anwendung die auf demselben Server läuft (in diesem Fall die **FastAPI**-Anwendung), entgegennehmen der **HTTP-Response** von der Anwendung, **verschlüsseln derselben** mithilfe des entsprechenden...

Okay, wollen wir jetzt etwas bauen! 🚀

Ich zeige Ihnen, wie Sie ein **Docker-Image** für FastAPI **von Grund auf** erstellen, basierend auf dem **offiziellen Python**-Image.

Das ist, was Sie in **den meisten Fällen** tun möchten, zum Beispiel:

* Bei Verwendung von **Kubernetes** oder ähnlichen Tools
* Beim Betrieb auf einem **Raspberry Pi**
* Bei Verwendung eines Cloud-Dienstes, der ein Containerimage für Sie ausführt, usw.

* REST-Backend-Tests basierend auf **Pytest**, integriert in Docker, sodass Sie die vollständige API-Interaktion unabhängig von der Datenbank testen können. Da es in Docker ausgeführt wird, kann jedes Mal ein neuer Datenspeicher von Grund auf erstellt werden (Sie können also ElasticSearch, MongoDB, CouchDB oder was auch immer Sie möchten verwenden und einfach testen, ob die API funktioniert)....

Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter.

</blockquote>

## Investigation

# Verwendung von Datenklassen

FastAPI basiert auf **Pydantic** und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um Requests und Responses zu deklarieren.

Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a>:

```Python hl_lines="1  7-12  19-20"
{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py!}
```

Diese Zeile zeigt die URL, unter der Ihre Anwendung auf Ihrem lokalen Computer bereitgestellt wird.

### Testen Sie es

Öffnen Sie Ihren Browser unter <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000.</a>

Sie werden folgende JSON-Response sehen:

```JSON
{"message": "Hello World"}
```

### Interaktive API-Dokumentation

Das Wort „**Server**“ bezieht sich häufig sowohl auf den entfernten-/Cloud-Computer (die physische oder virtuelle Maschine) als auch auf das Programm, das auf dieser Maschine ausgeführt wird (z. B. Uvicorn).

Denken Sie einfach daran, wenn Sie „Server“ im Allgemeinen lesen, dass es sich auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

## Einzelheiten

Das erste `"/static"` bezieht sich auf den Unterpfad, auf dem diese „Unteranwendung“ „gemountet“ wird. Daher wird jeder Pfad, der mit `"/static"` beginnt, von ihr verarbeitet.

Das `directory="static"` bezieht sich auf den Namen des Verzeichnisses, das Ihre statischen Dateien enthält.