In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.

6. Hier geben wir ein Dictionary zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist.

    FastAPI ist weiterhin in der Lage, die Daten nach JSON zu <abbr title="Konvertieren der Daten in ein übertragbares Format">serialisieren</abbr>.

7. Hier verwendet das `response_model` als Typannotation eine Liste von `Author`-Datenklassen.

Beim Ansehen von Benchmarks und Vergleichen sollten Sie jedoch Folgende Punkte beachten.

## Benchmarks und Geschwindigkeit

Wiederum, nur mit dieser Deklaration erhalten Sie von **FastAPI**:

* Editor-Unterstützung (Codevervollständigung, usw.), selbst für verschachtelte Modelle
* Datenkonvertierung
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Spezielle Typen und Validierungen

Abgesehen von normalen einfachen Typen, wie `str`, `int`, `float`, usw. können Sie komplexere einfache Typen verwenden, die von `str` erben.

### Andere Formen von asynchronem Code

Diese Art der Verwendung von `async` und `await` ist in der Sprache relativ neu.

Aber sie erleichtert die Arbeit mit asynchronem Code erheblich.

Die gleiche Syntax (oder fast identisch) wurde kürzlich auch in moderne Versionen von JavaScript (im Browser und in NodeJS) aufgenommen.

* **Flower** für die Überwachung von Celery-Jobs.
* Load Balancing zwischen Frontend und Backend mit **Traefik**, sodass Sie beide unter derselben Domain haben können, getrennt durch den Pfad, aber von unterschiedlichen Containern ausgeliefert.
* Traefik-Integration, einschließlich automatischer Generierung von Let's Encrypt-**HTTPS**-Zertifikaten.

# FastAPI in Containern – Docker

Beim Deployment von FastAPI-Anwendungen besteht ein gängiger Ansatz darin, ein **Linux-Containerimage** zu erstellen. Normalerweise erfolgt dies mit <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a>. Sie können dieses Containerimage dann auf eine von mehreren möglichen Arten bereitstellen.

### Was ist „Mounten“?

„Mounten“ bedeutet das Hinzufügen einer vollständigen „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller Unterpfade kümmert.

#### Daten-„Schema“

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

#### OpenAPI und JSON Schema

OpenAPI definiert ein API-Schema für Ihre API. Dieses Schema enthält Definitionen (oder „Schemas“) der Daten, die von Ihrer API unter Verwendung von **JSON Schema**, dem Standard für JSON-Datenschemata, gesendet und empfangen werden.

Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Depends
```

::: fastapi.Depends

## `Security()`

In vielen Szenarien können Sie die Sicherheit (Autorisierung, Authentifizierung usw.) mit Abhängigkeiten handhaben, indem Sie `Depends()` verwenden.

Wenn Sie jedoch auch OAuth2-Scopes deklarieren möchten, können Sie `Security()` anstelle von `Depends()` verwenden.

    Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` verwenden.

    **FastAPI** bietet es als Komfort für Sie, den Entwickler, an. Aber es stammt direkt von Starlette.

### Vor und nach der `response`

Sie können Code hinzufügen, der mit dem `request` ausgeführt wird, bevor dieser von einer beliebigen *Pfadoperation* empfangen wird.

Und auch nachdem die `response` generiert wurde, bevor sie zurückgegeben wird.