Da die Testfunktion jetzt asynchron ist, können Sie in Ihren Tests neben dem Senden von Requests an Ihre FastAPI-Anwendung jetzt auch andere `async`-Funktionen aufrufen (und `await`en), genau so, wie Sie diese an anderer Stelle in Ihrem Code aufrufen würden.

/// tip | Tipp

Wenn er nicht angegeben wird, ist er standardmäßig `None`. Hier geben wir `"World"` als den zu verwendenden Defaultwert an.

///

Dann könnten Sie das Python-Programm aufrufen:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Hier setzen wir die Umgebungsvariable noch nicht
$ python main.py

## `uvicorn` aufrufen { #call-uvicorn }

Importieren und führen Sie `uvicorn` direkt in Ihrer FastAPI-Anwendung aus:

{* ../../docs_src/debugging/tutorial001_py39.py hl[1,15] *}

### Über `__name__ == "__main__"` { #about-name-main }

Der Hauptzweck von `__name__ == "__main__"` ist, dass Code ausgeführt wird, wenn Ihre Datei mit folgendem Befehl aufgerufen wird:

<div class="termy">

```console

In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise mehrmals) in demselben Request aufgerufen werden muss, anstatt den zwischengespeicherten Wert zu verwenden, können Sie den Parameter `use_cache=False` festlegen, wenn Sie `Depends` verwenden:

Deploying to FastAPI Cloud...

✅ Deployment successful!

🐔 Ready the chicken! Your app is ready at https://myapp.fastapicloud.dev
```

</div>

Das war’s! Jetzt können Sie Ihre App unter dieser URL aufrufen. ✨

## Über FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }

**<a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>** wird vom gleichen Autor und Team hinter **FastAPI** entwickelt.

Sie möchten den externen Anbieter wahrscheinlich einmal testen, ihn aber nicht unbedingt bei jedem weiteren ausgeführten Test aufrufen.

Aber nun stellen Sie sich vor, Sie würden es selbst schreiben.

Irgendwann sind die Funktions-Parameter fertig, Sie starten mit der Definition des Körpers ...

Aber dann müssen Sie „diese Methode aufrufen, die den ersten Buchstaben in Großbuchstaben umwandelt“.

War es `upper`? War es `uppercase`? `first_uppercase`? `capitalize`?

Der springende Punkt ist, dass eine Abhängigkeit aufrufbar („callable“) sein sollte.

Ein „**Callable**“ in Python ist etwas, das wie eine Funktion aufgerufen werden kann („to call“).

Wenn Sie also ein Objekt `something` haben (das möglicherweise _keine_ Funktion ist) und Sie es wie folgt aufrufen (ausführen) können:

```Python
something()
```

oder

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")
```

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```

haben wir jetzt ein `dict` mit den Daten in der Variablen `user_dict` (es ist ein `dict` statt eines Pydantic-Modellobjekts).

Und wenn wir aufrufen:

```Python
print(user_dict)
```

würden wir ein Python-`dict` erhalten mit:

```Python
{

### Andere Hilfsfunktionen { #other-utility-functions }

Jede andere Hilfsfunktion, die Sie direkt aufrufen, kann mit normalem `def` oder `async def` erstellt werden, und FastAPI beeinflusst nicht die Art und Weise, wie Sie sie aufrufen.

Dies steht im Gegensatz zu den Funktionen, die FastAPI für Sie aufruft: *Pfadoperation-Funktionen* und Abhängigkeiten.