Und dann wäre die Gunicorn-kompatible **Uvicorn-Worker**-Klasse dafür verantwortlich, die von Gunicorn gesendeten Daten in den ASGI-Standard zu konvertieren, damit FastAPI diese verwenden kann.

## Gunicorn und Uvicorn installieren

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

</div>

    * Uvicorn을 비교할 때는 Daphne, Hypercorn, uWSGI 등의 응용 프로그램 서버와 비교하세요.
* **Starlette**:
    * Uvicorn 다음으로 좋은 성능을 발휘합니다. 사실 Starlette는 Uvicorn을 사용하여 실행됩니다. 따라서 더 많은 코드를 실행해야 하기 때문에 Uvicorn보다 "느려질" 수밖에 없습니다.
    * 하지만 경로 기반 라우팅 등 간단한 웹 응용 프로그램을 구축할 수 있는 도구를 제공합니다.
    * Starlette를 비교할 때는 Sanic, Flask, Django 등의 웹 프레임워크(또는 마이크로 프레임워크)와 비교하세요.
* **FastAPI**:

& **Uvicorn** ✔️ **🐁-🔗 👨‍🏭 🎓**.

⚙️ 👈 🌀, 🐁 🔜 🚫 **🛠️ 👨‍💼**, 👂 🔛 **⛴** & **📢**. & ⚫️ 🔜 **📶** 📻 👨‍🏭 🛠️ 🏃 **Uvicorn 🎓**.

& ⤴️ 🐁-🔗 **Uvicorn 👨‍🏭** 🎓 🔜 🈚 🏭 📊 📨 🐁 🔫 🐩 FastAPI ⚙️ ⚫️.

## ❎ 🐁 & Uvicorn

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

</div>

Nesse tipo de cenário, provavelmente você desejará ter **um único processo (Uvicorn) por contêiner**, pois já estaria lidando com a replicação no nível do cluster.

Então, nesse caso, você **não** desejará ter um gerenciador de processos como o Gunicorn com trabalhadores Uvicorn, ou o Uvicorn usando seus próprios trabalhadores Uvicorn. Você desejará ter apenas um **único processo Uvicorn** por contêiner (mas provavelmente vários contêineres).

そして、Gunicorn互換の**Uvicornワーカー**クラスが、FastAPIが使えるように、Gunicornから送られてきたデータをASGI標準に変換する役割を担います。

## GunicornとUvicornをインストールする

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

</div>

これによりUvicornと（高性能を得るための）標準（`standard`）の追加パッケージとGunicornの両方がインストールされます。

## UvicornのワーカーとともにGunicornを実行する

Gunicornを以下のように起動させることができます:

# 🏃 💽 ❎ - Uvicorn

👑 👜 👆 💪 🏃 **FastAPI** 🈸 🛰 💽 🎰 🔫 💽 📋 💖 **Uvicorn**.

📤 3️⃣ 👑 🎛:

* <a href="https://www.uvicorn.org/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>: ↕ 🎭 🔫 💽.
* <a href="https://hypercorn.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">Hypercorn</a>: 🔫 💽 🔗 ⏮️ 🇺🇸🔍/2️⃣ &amp; 🎻 👪 🎏 ⚒.
* <a href="https://github.com/django/daphne" class="external-link" target="_blank">👸</a>: 🔫 💽 🏗 ✳ 📻.

    * Uvicorn подлежит сравнению с Daphne, Hypercorn, uWSGI и другими веб-серверами.

* **Starlette**:
    * Будет уступать Uvicorn по производительности. Фактически Starlette управляется Uvicorn и из-за выполнения большего количества кода он не может быть быстрее, чем Uvicorn.

# Einen Server manuell ausführen – Uvicorn

Das Wichtigste, was Sie zum Ausführen einer **FastAPI**-Anwendung auf einer entfernten Servermaschine benötigen, ist ein ASGI-Serverprogramm, wie **Uvicorn**.

Es gibt 3 Hauptalternativen:

* <a href="https://www.uvicorn.org/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>: ein hochperformanter ASGI-Server.

    * Si estás comparando Uvicorn, compáralo con Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Servidores de aplicaciones.
* **Starlette**:
    * Tendrá el siguiente mejor rendimiento, después de Uvicorn. De hecho, Starlette usa Uvicorn para ejecutarse. Así que probablemente solo pueda ser "más lento" que Uvicorn por tener que ejecutar más código.

    * If you are comparing Uvicorn, compare it against Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc. Application servers.
* **Starlette**:
    * Will have the next best performance, after Uvicorn. In fact, Starlette uses Uvicorn to run. So, it probably can only get "slower" than Uvicorn by having to execute more code.
    * But it provides you the tools to build simple web applications, with routing based on paths, etc.