* Wenn Sie FastAPI vergleichen, vergleichen Sie es mit einem Webanwendung-Framework (oder einer Reihe von Tools), welche Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation bereitstellen, wie Flask-apispec, NestJS, Molten, usw. – Frameworks...

Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.

Anstelle beispielsweise eines `dict`s oder etwas anderem, was später in der Anwendung zu Fehlern führen könnte und darum ein Sicherheitsrisiko darstellt.

FastAPI (eigentlich Starlette) fügt automatisch einen Content-Length-Header ein. Außerdem wird es einen Content-Type-Header einfügen, der auf dem media_type basiert, und für Texttypen einen Zeichensatz (charset) anfügen.

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002.py hl[1,18] *}

### `HTMLResponse`

Nimmt Text oder Bytes entgegen und gibt eine HTML-Response zurück, wie Sie oben gelesen haben.

{* ../../docs_src/using_request_directly/tutorial001.py hl[1,7:8] *}

Durch die Deklaration eines *Pfadoperation-Funktionsparameters*, dessen Typ der `Request` ist, weiß **FastAPI**, dass es den `Request` diesem Parameter übergeben soll.

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass wir in diesem Fall einen Pfad-Parameter zusätzlich zum Request-Parameter deklarieren.

### Mehrere Container

Wenn Sie **mehrere Container** haben, von denen wahrscheinlich jeder einen **einzelnen Prozess** ausführt (z. B. in einem **Kubernetes**-Cluster), dann möchten Sie wahrscheinlich einen **separaten Container** haben, welcher die Arbeit der **Vorab-Schritte** in einem einzelnen Container, mit einem einzelnenen Prozess ausführt, **bevor** die replizierten Workercontainer ausgeführt werden.

/// info

******@****.***
Unser Zeichen:  ID 42
25.05.2016
Workshop Nr. 1:
Das Schmiedehandwerk war in den vergangenen Jahrhunderten eine der kräftezehrendsten Arbeiten, die es zu verrichten
gab. Unter enormen Kraftaufwand musste ein heißes Eisen mit einem Hammer geformt werden. Beim Glashütter
Dorfschmied können Sie ein Messer schmieden und so einen Einblick in diese schwere Arbeit erhalten. Das Messer wird
anschließend geschliffen und kann mitgenommen werden.

Die Geschichte von **FastAPI** ist zu einem großen Teil die Geschichte seiner Vorgänger.

Wie im Abschnitt [Alternativen](alternatives.md){.internal-link target=_blank} gesagt:

<blockquote markdown="1">

**FastAPI** würde ohne die frühere Arbeit anderer nicht existieren.

Es wurden zuvor viele Tools entwickelt, die als Inspiration für seine Entwicklung dienten.

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.

# Einen Server manuell ausführen – Uvicorn

Das Wichtigste, was Sie zum Ausführen einer **FastAPI**-Anwendung auf einer entfernten Servermaschine benötigen, ist ein ASGI-Serverprogramm, wie **Uvicorn**.

Es gibt 3 Hauptalternativen:

* <a href="https://www.uvicorn.org/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>: ein hochperformanter ASGI-Server.

///

## Einen einzelnen Body-Parameter einbetten

Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter, ein Pydantic-Modell `Item`.

Normalerweise wird **FastAPI** dann seinen JSON-Body direkt erwarten.