* Das Frontend (das im Browser des Benutzers läuft) sendet diesen `username` und das `password` an eine bestimmte URL in unserer API (deklariert mit `tokenUrl="token"`).
* Die API überprüft den `username` und das `password` und antwortet mit einem „Token“ (wir haben davon noch nichts implementiert).
    * Ein „Token“ ist lediglich ein String mit einem Inhalt, den wir später verwenden können, um diesen Benutzer zu verifizieren.

Zum Beispiel:

* Mit **Docker Compose** auf einem einzelnen Server
* Mit einem **Kubernetes**-Cluster
* Mit einem Docker Swarm Mode-Cluster
* Mit einem anderen Tool wie Nomad
* Mit einem Cloud-Dienst, der Ihr Containerimage nimmt und es deployt

## Docker-Image mit `uv` { #docker-image-with-uv }

///

Dann können wir einen `AsyncClient` mit der App erstellen und mit `await` asynchrone Requests an ihn senden.

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py hl[9:12] *}

Das ist das Äquivalent zu:

```Python
response = client.get('/')
```

... welches wir verwendet haben, um unsere Requests mit dem `TestClient` zu machen.

/// tip | Tipp

"s", "k", "o", "i", "u", "v", "z", "dnes", "cz", "tímto", "budeš", "budem", "byli", "jseš", "můj", "svým", "ta", "tomto", "tohle", "tuto", "tyto", "jej", "zda", "proč", "máte", "tato", "kam", "tohoto", "kdo", "kteří", "mi", "nám", "tom", "tomuto", "mít", "nic", "proto", "kterou", "byla", "toho", "protože", "asi", "ho", "naši", "napište", "re", "což", "tím", "takže", "svých", "její", "svými", "jste", "aj", "tu", "tedy", "teto", "bylo", "kde", "ke", "pravé", "ji", "nad", "nejsou", "či", "pod", "téma",...

"s", "k", "o", "i", "u", "v", "z", "dnes", "cz", "tímto", "budeš", "budem", "byli", "jseš", "můj", "svým", "ta", "tomto", "tohle", "tuto", "tyto", "jej", "zda", "proč", "máte", "tato", "kam", "tohoto", "kdo", "kteří", "mi", "nám", "tom", "tomuto", "mít", "nic", "proto", "kterou", "byla", "toho", "protože", "asi", "ho", "naši", "napište", "re", "což", "tím", "takže", "svých", "její", "svými", "jste", "aj", "tu", "tedy", "teto", "bylo", "kde", "ke", "pravé", "ji", "nad", "nejsou", "či", "pod", "téma",...

**FastAPI** behält die zusätzlichen Informationen aus `responses` und kombiniert sie mit dem JSON-Schema aus Ihrem Modell.

Sie können beispielsweise eine Response mit dem Statuscode `404` deklarieren, die ein Pydantic-Modell verwendet und über eine benutzerdefinierte Beschreibung (`description`) verfügt.

Und eine Response mit dem Statuscode `200`, die Ihr `response_model` verwendet, aber ein benutzerdefiniertes Beispiel (`example`) enthält:

///

Zum Beispiel überprüft dieser benutzerdefinierte Validator, ob die Artikel-ID mit `isbn-` für eine <abbr title="International Standard Book Number - Internationale Standardbuchnummer">ISBN</abbr>-Buchnummer oder mit `imdb-` für eine <abbr title="Internet Movie Database - Internet-Filmdatenbank: eine Website mit Informationen über Filme">IMDB</abbr>-Film-URL-ID beginnt:

Um zu unterscheiden zwischen Modellen für **Aktualisierungen**, mit lauter optionalen Werten, und solchen für die **Erzeugung**, mit benötigten Werten, können Sie die Techniken verwenden, die in [Extramodelle](extra-models.md) beschrieben wurden.

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

<div class="termy">

```console
// Sie können eine Umgebungsvariable MY_NAME erstellen mit
$ export MY_NAME="Wade Wilson"

// Dann können Sie sie mit anderen Programmen verwenden, etwa
$ echo "Hello $MY_NAME"

Hello Wade Wilson
```

</div>

////

//// tab | Windows PowerShell

<div class="termy">

Es vereinfacht den Prozess des **Erstellens**, **Deployens** und **Nutzens** einer API mit minimalem Aufwand.

Es bringt die gleiche **Developer-Experience** beim Erstellen von Apps mit FastAPI auch zum **Deployment** in der Cloud. 🎉

Es kümmert sich außerdem um das meiste, was beim Deployen einer App nötig ist, zum Beispiel:

* HTTPS
* Replikation, mit Autoscaling basierend auf Requests
* usw.