# 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.

Für „synchron“ (im Gegensatz zu „asynchron“) wird auch oft der Begriff „sequentiell“ verwendet, da das System / Programm alle Schritte in einer Sequenz („der Reihe nach“) ausführt, bevor es zu einer anderen Aufgabe wechselt, auch wenn diese Schritte mit Warten verbunden sind.

### Nebenläufigkeit und Hamburger

* **Code asynchrone**
* **`async` et `await`**
* **Coroutines**

## Code asynchrone

Faire du code asynchrone signifie que le langage 💬 est capable de dire à l'ordinateur / au programme 🤖 qu'à un moment du code, il 🤖 devra attendre que *quelque chose d'autre* se termine autre part. Disons que ce *quelque chose d'autre* est appelé "fichier-lent" 📝.

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:

Falcon est un autre framework Python haute performance, il est conçu pour être minimal, et est utilisé comme fondation pour d'autres frameworks comme Hug.

Il utilise le standard précédent pour les frameworks web Python (WSGI) qui est synchrone, donc il ne peut pas gérer les WebSockets et d'autres cas d'utilisation. Néanmoins, il offre de très bonnes performances.

Das Erste, was auffällt, ist, dass wir eine asynchrone Funktion mit `yield` definieren. Das ist sehr ähnlich zu Abhängigkeiten mit `yield`.

{* ../../docs_src/events/tutorial003.py hl[14:19] *}

Der erste Teil der Funktion, vor dem `yield`, wird ausgeführt **bevor** die Anwendung startet.

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

### Asynchroner Kontextmanager

Sie können den Parameter `status_code` auch in Kombination mit dem Parameter `response_class` verwenden:

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial006c.py hl[2,7,9] *}

### `StreamingResponse`

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

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial007.py hl[2,14] *}

#### Verwendung von `StreamingResponse` mit dateiähnlichen Objekten

            assertTrue(ACE.READ_CONTROL >= 0x00010000 && ACE.READ_CONTROL <= 0x00FF0000, "READ_CONTROL should be in standard rights range");
            assertTrue(ACE.SYNCHRONIZE >= 0x00010000 && ACE.SYNCHRONIZE <= 0x00FF0000, "SYNCHRONIZE should be in standard rights range");

            // Generic rights should be in bits 28-31 (0xF0000000)

Hier ist ein wenig über diese Geschichte.

## Alternativen

Ich habe seit mehreren Jahren APIs mit komplexen Anforderungen (maschinelles Lernen, verteilte Systeme, asynchrone Jobs, NoSQL-Datenbanken, usw.) erstellt und leitete mehrere Entwicklerteams.

Dabei musste ich viele Alternativen untersuchen, testen und nutzen.

name: Labels
on:
  pull_request_target:
    types:
      - opened
      - synchronize
      - reopened
      # For label-checker
      - labeled
      - unlabeled

jobs:
  labeler:
    permissions:
      contents: read
      pull-requests: write
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/labeler@v5
      if: ${{ github.event.action != 'labeled' && github.event.action != 'unlabeled' }}