# Lernen { #learn }

Hier sind die einführenden Abschnitte und Tutorials, um **FastAPI** zu lernen.

## Abhängigkeiten für Gruppen von *Pfadoperationen* { #dependencies-for-groups-of-path-operations }

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## Untersuchung { #investigation }

Durch die Nutzung all dieser vorherigen Alternativen hatte ich die Möglichkeit, von allen zu lernen, Ideen aufzunehmen und sie auf die beste Weise zu kombinieren, die ich für mich und die Entwicklerteams, mit denen ich zusammengearbeitet habe, finden konnte.

Es war beispielsweise klar, dass es idealerweise auf Standard-Python-Typhinweisen basieren sollte.

Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.

/// tip | Tipp

Wenn Sie strukturiert **FastAPI lernen** möchten (empfohlen), lesen Sie stattdessen Kapitel für Kapitel das [Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – Mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren.

## Globale Abhängigkeiten { #global-dependencies }

Dies und die einfache Tatsache, dass Python die Hauptsprache für **Data Science**, maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning ist, machen FastAPI zu einem sehr passenden Werkzeug für Web-APIs und Anwendungen für Data Science / maschinelles Lernen (neben vielen anderen).

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## Mehr darüber lernen { #learn-more }

Weitere Informationen zu **GraphQL** finden Sie in der <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">offiziellen GraphQL-Dokumentation</a>.

ermöglichen, Kommunikation (Requests) an möglicherweise **mehrere Container** weiterzuleiten, in denen Ihre Anwendung ausgeführt wird.

Jeder dieser Container, in denen Ihre Anwendung ausgeführt wird, verfügt normalerweise über **nur einen Prozess** (z. B. einen Uvicorn-Prozess, der Ihre FastAPI-Anwendung ausführt). Es wären alles **identische Container**, die das Gleiche ausführen, welche aber jeweils über einen eigenen Prozess, Speicher, usw. verfügen. Auf diese Weise würden Sie die **Parallelisierung**...

/// danger | Gefahr

Speichern Sie niemals das Klartextpasswort eines Benutzers. Speichern Sie immer einen „sicheren Hash“, den Sie dann verifizieren können.

Wenn Sie nicht wissen, was das ist, werden Sie in den [Sicherheitskapiteln](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank} lernen, was ein „Passworthash“ ist.

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## Mehrere Modelle { #multiple-models }

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### Einen *Pfad-Parameter* deklarieren { #declare-a-path-parameter }

Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py39.py hl[16] *}