<img class="shadow" src="/img/deployment/concepts/image01.png">

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Nachdem wir nun den Unterschied zwischen den Begriffen **Prozess** und **Programm** kennen, sprechen wir weiter über das Deployment.

## Beim Hochfahren ausführen

OAuth2 wurde so konzipiert, dass das Backend oder die API unabhängig vom Server sein kann, der den Benutzer authentifiziert.

In diesem Fall handhabt jedoch dieselbe **FastAPI**-Anwendung sowohl die API als auch die Authentifizierung.

Betrachten wir es also aus dieser vereinfachten Sicht:

* Der Benutzer gibt den `username` und das `password` im Frontend ein und drückt `Enter`.

    * `list`
    * `tuple`
    * `set`
    * `dict`

    Verwenden Sie für den Rest, wie unter Python 3.8, das `typing`-Modul:

    * `Union`
    * `Optional` (so wie unter Python 3.8)
    * ... und andere.

Wenn Sie nun den Client erneut generieren, werden Sie feststellen, dass er über die verbesserten Methodennamen verfügt:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image07.png">

Wie Sie sehen, haben die Methodennamen jetzt den Tag und dann den Funktionsnamen, aber keine Informationen aus dem URL-Pfad und der HTTP-Operation.

### Vorab-Modifikation der OpenAPI-Spezifikation für den Client-Generator

* Wenn Sie die Frage nicht verstehen können, fragen Sie nach weiteren **Details**.

### Das Problem reproduzieren

In den meisten Fällen und bei den meisten Fragen ist etwas mit dem von der Person erstellten **eigenen Quellcode** los.

Wenn Sie den Link von oben überprüfen, lautet der Sprachcode für Kreolisch `ht`.

Der nächste Schritt besteht darin, das Skript auszuführen, um ein neues Übersetzungsverzeichnis zu erstellen:

<div class="termy">

```console
// Verwenden Sie das Kommando new-lang und fügen Sie den Sprach-Code als Argument hinten an

```Python hl_lines="2  7"
{!../../../docs_src/custom_response/tutorial001b.py!}
```

!!! info
    Der Parameter `response_class` wird auch verwendet, um den „Medientyp“ der Response zu definieren.

3. Kopiere die Datei mit den Paketanforderungen in das Verzeichnis `/code`.

    Kopieren Sie zuerst **nur** die Datei mit den Anforderungen, nicht den Rest des Codes.

    Da sich diese Datei **nicht oft ändert**, erkennt Docker das und verwendet den **Cache** für diesen Schritt, wodurch der Cache auch für den nächsten Schritt aktiviert wird.

<img src="/img/deployment/https/https04.svg">

### Den Request entschlüsseln

Der TLS-Terminierungsproxy würde die vereinbarte Verschlüsselung zum **Entschlüsseln des Requests** verwenden und den **einfachen (entschlüsselten) HTTP-Request** an den Prozess weiterleiten, der die Anwendung ausführt (z. B. einen Prozess, bei dem Uvicorn die FastAPI-Anwendung ausführt).

    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

**Anmerkung**:

Wenn Sie das nicht kennen, schauen Sie sich den Abschnitt _„In Eile?“_ über <a href="https://fastapi.tiangolo.com/de/async/#in-eile" target="_blank">`async` und `await` in der Dokumentation</a> an.
</details>

### Starten

Führen Sie den Server aus:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload