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da
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dann
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das
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derselben
denselben
desselben

Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.

    * Wenn Sie FastAPI nicht verwenden und stattdessen Starlette direkt (oder ein anderes Tool wie Sanic, Flask, Responder, usw.) verwenden würden, müssten Sie die gesamte Datenvalidierung und Serialisierung selbst implementieren. Ihre finale Anwendung hätte also immer noch den gleichen Overhead, als ob sie mit FastAPI erstellt worden...

### Verlängerung des Zertifikats { #certificate-renewal }

Irgendwann in der Zukunft würde jedes Zertifikat **ablaufen** (etwa 3 Monate nach dem Erwerb).

Und dann gäbe es ein anderes Programm (in manchen Fällen ist es ein anderes Programm, in manchen Fällen ist es derselbe TLS-Terminierungsproxy), das mit Let's Encrypt kommuniziert und das/die Zertifikat(e) erneuert.

<img src="/img/deployment/https/https.drawio.svg">

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attributnamen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

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Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

Das schauen wir uns mal an.

Und Sie müssen sonst nichts anderes für diesen Parameter deklarieren, Sie brauchen also `Query` nicht wirklich.

Aber Sie müssen dennoch `Path` für den `item_id`-Pfad-Parameter verwenden. Und aus irgendeinem Grund möchten Sie `Annotated` nicht verwenden.

Python wird sich beschweren, wenn Sie einen Wert mit einem „Default“ vor einem Wert ohne „Default“ setzen.

Und normalerweise wäre dieser **Load Balancer** in der Lage, Requests zu verarbeiten, die an *andere* Anwendungen in Ihrem Cluster gerichtet sind (z. B. eine andere Domain oder unter einem anderen URL-Pfad-Präfix), und würde diese Kommunikation an die richtigen Container weiterleiten für *diese andere* Anwendung, die in Ihrem Cluster ausgeführt wird.

### Ein Prozess pro Container { #one-process-per-container }

Darum können Sie in **FastAPI** auch eine Python-Klasse als Abhängigkeit verwenden.

Was FastAPI tatsächlich prüft, ist, ob es sich um ein „Callable“ (Funktion, Klasse oder irgendetwas anderes) handelt und ob die Parameter definiert sind.

### OpenAPI-spezifische `examples` { #openapi-specific-examples }

Schon bevor **JSON Schema** `examples` unterstützte, unterstützte OpenAPI ein anderes Feld, das auch `examples` genannt wurde.

Diese **OpenAPI-spezifischen** `examples` finden sich in einem anderen Abschnitt der OpenAPI-Spezifikation. Sie sind **Details für jede *Pfadoperation***, nicht für jedes JSON-Schema.

Diese Umgebungsvariablen können nur Text-Zeichenketten verarbeiten, da sie außerhalb von Python liegen und mit anderen Programmen und dem Rest des Systems (und sogar mit verschiedenen Betriebssystemen wie Linux, Windows, macOS) kompatibel sein müssen.

Das bedeutet, dass jeder in Python aus einer Umgebungsvariablen gelesene Wert ein `str` ist und jede Konvertierung in einen anderen Typ oder jede Validierung im Code erfolgen muss.

## Pydantic `Settings` { #pydantic-settings }