* Da die Verbindung zu einem E-Mail-Server und das Senden einer E-Mail in der Regel „langsam“ ist (einige Sekunden), können Sie die Response sofort zurücksenden und die E-Mail-Benachrichtigung im Hintergrund senden.
* Daten verarbeiten:
    * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.

## `BackgroundTasks` verwenden

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio

* Einen `skip`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `0`.
* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.

## Verwendung

Jetzt können Sie Ihre Abhängigkeit mithilfe dieser Klasse deklarieren.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}

httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Der möglicherweise wichtigste Teil des Callbacks besteht jedoch darin, sicherzustellen, dass Ihr API-Benutzer (der externe Entwickler) die *externe API* gemäß den Daten, die *Ihre API* im Requestbody des Callbacks senden wird, korrekt implementiert, usw.

Als Nächstes fügen wir den Code hinzu, um zu dokumentieren, wie diese *externe API* aussehen sollte, um den Callback von *Ihrer API* zu empfangen.

## Nachrichten erwarten und Nachrichten senden

In Ihrer WebSocket-Route können Sie Nachrichten `await`en und Nachrichten senden.

{* ../../docs_src/websockets/tutorial001.py hl[48:52] *}

Sie können Binär-, Text- und JSON-Daten empfangen und senden.

## Es ausprobieren

Wenn Ihre Datei `main.py` heißt, führen Sie Ihre Anwendung so aus:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

### Das Passwort überprüfen

Zu diesem Zeitpunkt liegen uns die Benutzerdaten aus unserer Datenbank vor, das Passwort haben wir jedoch noch nicht überprüft.

Lassen Sie uns diese Daten zunächst in das Pydantic-Modell `UserInDB` einfügen.

Sie sollten niemals Klartext-Passwörter speichern, daher verwenden wir ein (gefaktes) Passwort-Hashing-System.

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

* Das Frontend speichert diesen Token vorübergehend irgendwo.
* Der Benutzer klickt im Frontend, um zu einem anderen Abschnitt der Frontend-Web-Anwendung zu gelangen.
* Das Frontend muss weitere Daten von der API abrufen.
    * Es benötigt jedoch eine Authentifizierung für diesen bestimmten Endpunkt.
    * Um sich also bei unserer API zu authentifizieren, sendet es einen Header `Authorization` mit dem Wert `Bearer` plus dem Token.

Und dann wäre die Gunicorn-kompatible **Uvicorn-Worker**-Klasse dafür verantwortlich, die von Gunicorn gesendeten Daten in den ASGI-Standard zu konvertieren, damit FastAPI diese verwenden kann.

## Gunicorn und Uvicorn installieren

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]" gunicorn

---> 100%
```

Näher betrachtet, werden *Pfadoperation-Funktionen* deklariert, um verwendet zu werden, wann immer ein *Pfad* und eine *Operation* übereinstimmen, und dann kümmert sich **FastAPI** darum, die Funktion mit den richtigen Parametern aufzurufen, die Daten aus der Anfrage extrahierend.

Tatsächlich funktionieren alle (oder die meisten) Webframeworks auf die gleiche Weise.