### Wann verwenden

Sie sollten dieses offizielle Basisimage (oder ein ähnliches) wahrscheinlich **nicht** benutzen, wenn Sie **Kubernetes** (oder andere) verwenden und Sie bereits **Replikation** auf Cluster ebene mit mehreren **Containern** eingerichtet haben. In diesen Fällen ist es besser, **ein Image von Grund auf zu erstellen**, wie oben beschrieben: [Ein Docker-Image für FastAPI erstellen](#ein-docker-image-fur-fastapi-erstellen).

Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind. Zum Beispiel, dass ein Feld ein `int` ist und kein zufälliger String. Das ist besonders nützlich für hereinkommende Daten.

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

In vielen Fällen wird nur ein Fragment des Codes gepostet, aber das reicht nicht aus, um **das Problem zu reproduzieren**.

Die Schlüssel des `dict` identifizieren jedes Beispiel, und jeder Wert (`"value"`) ist ein weiteres `dict`.

Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.

TLS (HTTPS) verwendet standardmäßig den spezifischen Port `443`. Das ist also der Port, den wir brauchen.

Da an diesem Port nur ein Prozess lauschen kann, wäre der Prozess, der dies tun würde, der **TLS-Terminierungsproxy**.

Der TLS-Terminierungsproxy hätte Zugriff auf ein oder mehrere **TLS-Zertifikate** (HTTPS-Zertifikate).

## Replikation – Prozesse und Arbeitsspeicher

Wenn Sie eine FastAPI-Anwendung verwenden und ein Serverprogramm wie Uvicorn verwenden, kann **ein einzelner Prozess** mehrere Clients gleichzeitig bedienen.

In vielen Fällen möchten Sie jedoch mehrere Prozesse gleichzeitig ausführen.

### Mehrere Prozesse – Worker

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dict zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dict oder ein Datenbank-Objekt).

Da es sich stattdessen um ein „asynchrones“ System handelt, kann die Aufgabe nach Abschluss ein wenig (einige Mikrosekunden) in der Schlange warten, bis das System / Programm seine anderen Dinge erledigt hat und zurückkommt, um die Ergebnisse entgegenzunehmen und mit ihnen weiterzuarbeiten.

Mit diesen Ideen kann JWT für weitaus anspruchsvollere Szenarien verwendet werden.

In diesen Fällen könnten mehrere dieser Entitäten die gleiche ID haben, sagen wir `foo` (ein Benutzer `foo`, ein Auto `foo` und ein Blog-Beitrag `foo`).

* Das Frontend (das im Browser des Benutzers läuft) sendet diesen `username` und das `password` an eine bestimmte URL in unserer API (deklariert mit `tokenUrl="token"`).
* Die API überprüft den `username` und das `password` und antwortet mit einem „Token“ (wir haben davon noch nichts implementiert).