Wenn Sie mit **mehreren Prozessen** dasselbe API-Programm ausführen, werden diese üblicherweise als <abbr title="Arbeiter">**Worker**</abbr> bezeichnet.

### Workerprozesse und Ports { #worker-processes-and-ports }

## Bereit zu arbeiten { #ready-to-work }

Jetzt sind Sie bereit, mit Ihrem Projekt zu arbeiten.

/// tip | Tipp

Möchten Sie verstehen, was das alles oben bedeutet?

Lesen Sie weiter. 👇🤓

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## Warum virtuelle Umgebungen { #why-virtual-environments }

Um mit FastAPI zu arbeiten, müssen Sie [Python](https://www.python.org/) installieren.

Aber selbst wenn Sie die **Daten ausfüllen** und auf „Execute“ klicken, da die Dokumentations-UI mit **JavaScript** arbeitet, werden die Cookies nicht gesendet, und Sie sehen eine **Fehler**-Meldung, als hätten Sie keine Werte eingegeben.

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## Zusammenfassung { #recap }

* [Graphene](https://graphene-python.org/)
    * Mit [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3)

## GraphQL mit Strawberry { #graphql-with-strawberry }

Wenn Sie mit **GraphQL** arbeiten möchten oder müssen, ist [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) die **empfohlene** Bibliothek, da deren Design **FastAPIs** Design am nächsten kommt und alles auf **Typannotationen** basiert.

Zum Beispiel haben wir, das Team hinter FastAPI, [**FastAPI Cloud**](https://fastapicloud.com) entwickelt, um das Deployment von FastAPI-Apps in der Cloud so reibungslos wie möglich zu gestalten, mit derselben Developer-Experience wie beim Arbeiten mit FastAPI.

Ich zeige Ihnen einige der wichtigsten Konzepte, die Sie beim Deployment einer **FastAPI**-Anwendung wahrscheinlich berücksichtigen sollten (obwohl das meiste davon auch für jede andere Art von Webanwendung gilt).

# Middleware { #middleware }

Sie können Middleware zu **FastAPI**-Anwendungen hinzufügen.

Eine „Middleware“ ist eine Funktion, die mit jedem **<abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>** arbeitet, bevor er von einer bestimmten *Pfadoperation* verarbeitet wird. Und auch mit jeder **<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>**, bevor sie zurückgegeben wird.

# Fortgeschrittene Python-Typen { #advanced-python-types }

Hier sind einige zusätzliche Ideen, die beim Arbeiten mit Python-Typen nützlich sein könnten.

## `Union` oder `Optional` verwenden { #using-union-or-optional }

Wenn Ihr Code aus irgendeinem Grund nicht `|` verwenden kann, z. B. wenn es nicht in einer Typannotation ist, sondern in etwas wie `response_model=`, können Sie anstelle des senkrechten Strichs (`|`) `Union` aus `typing` verwenden.

machen",groupCheckedEnd:" Auswahl",badCreditCard:"Sie haben eine ungültige Kreditkartennummer eingegeben",badCVV:"Sie haben eine falsche CVV eingegeben",wrongFileDim:"Illegale Bildgröße,",imageTooTall:"Bild kann nicht größer sein als",imageTooWide:"Bild kann nicht breiter sein als",imageTooSmall:"Bild ist zu klein",min:"min",max:"max",imageRatioNotAccepted:"Bildverhältnis wird nicht akzeptiert",badBrazilTelephoneAnswer:"Die eingegebene Telefonnummer ist nicht korrekt",badBrazilCEPAnswer:"Der CEP ist ungültig",badBrazilCPFAnswer:"Der...

Aber selbst wenn Sie die **Daten ausfüllen** und auf „Ausführen“ klicken, werden aufgrund der Tatsache, dass die Dokumentationsoberfläche mit **JavaScript** arbeitet, die Cookies nicht gesendet, und Sie werden eine **Fehlermeldung** sehen, als ob Sie keine Werte eingegeben hätten.

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## Zusätzliche Cookies verbieten { #forbid-extra-cookies }

Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.