## Über Versionen { #about-versions }

Gemäß den Konventionen zur semantischen Versionierung könnte jede Version unter `1.0.0` potenziell nicht abwärtskompatible Änderungen hinzufügen.

FastAPI folgt auch der Konvention, dass jede „PATCH“-Versionsänderung für Bugfixes und abwärtskompatible Änderungen gedacht ist.

/// tip | Tipp

Wenn im Request ein Query-Parameter enthalten war, wird dieser in einem Hintergrundtask in das Log geschrieben.

Und dann schreibt ein weiterer Hintergrundtask, der in der *Pfadoperation-Funktion* erstellt wird, eine Nachricht unter Verwendung des Pfad-Parameters `email`.

## Technische Details { #technical-details }

Sie werden etwas sehen wie:

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

## Interaktive API-Dokumentation { #interactive-api-docs }

Sie können mehr darüber in der <a href="https://fastapi.tiangolo.com/de/fastapi-cli/" target="_blank">FastAPI CLI Dokumentation</a> lesen.

</details>

### Es testen { #check-it }

Öffnen Sie Ihren Browser unter <a href="http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery</a>.

## HTTPX { #httpx }

Auch wenn Ihre **FastAPI**-Anwendung normale `def`-Funktionen anstelle von `async def` verwendet, handelt es sich darunter immer noch um eine `async`-Anwendung.

Sie umfasst Möglichkeiten zur Authentifizierung mithilfe eines „Dritten“ („third party“).

Das ist es, was alle diese „Login mit Facebook, Google, X (Twitter), GitHub“-Systeme unter der Haube verwenden.

### OAuth 1 { #oauth-1 }

Es gab ein OAuth 1, das sich stark von OAuth2 unterscheidet und komplexer ist, da es direkte Spezifikationen enthält, wie die Kommunikation verschlüsselt wird.

Und natürlich wird das gleiche unterstützt:

* Datenvalidierung
* Datenserialisierung
* Datendokumentation, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info | Info

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

## Technische Details { #technical-details }

Moderne Versionen von Python unterstützen **„asynchronen Code“** unter Verwendung sogenannter **„Coroutinen“** mithilfe der Syntax **`async` und `await`**.

Nehmen wir obigen Satz in den folgenden Abschnitten Schritt für Schritt unter die Lupe:

* **Asynchroner Code**
* **`async` und `await`**
* **Coroutinen**

## Asynchroner Code { #asynchronous-code }

## Die App mit einem einzelnen Modell erstellen { #create-the-app-with-a-single-model }

Wir erstellen zuerst die einfachste erste Version der App mit einem einzigen **SQLModel**-Modell.

Später werden wir sie verbessern, indem wir unter der Haube **mehrere Modelle** verwenden, um Sicherheit und Vielseitigkeit zu erhöhen. 🤓

### Modelle erstellen { #create-models }

Importieren Sie `SQLModel` und erstellen Sie ein Datenbankmodell:

## Übersicht

Fess ist ein sehr leistungsstarker und einfach zu implementierender Enterprise-Suchserver. Sie können Fess schnell auf jeder Plattform installieren und ausführen, auf der die Java-Laufzeitumgebung (JRE) läuft. Fess wird unter der [Apache-Lizenz 2.0](LICENSE) bereitgestellt.