* Es können **mehrere Prozesse** desselben **Programms** gleichzeitig ausgeführt werden.

Wenn Sie sich den „Task-Manager“ oder „Systemmonitor“ (oder ähnliche Tools) in Ihrem Betriebssystem ansehen, können Sie viele dieser laufenden Prozesse sehen.

Sie könnten beispielsweise ein „Auto“ oder einen „Blog-Beitrag“ identifizieren.

Anschließend könnten Sie Berechtigungen für diese Entität hinzufügen, etwa „Fahren“ (für das Auto) oder „Bearbeiten“ (für den Blog).

Dies kann sehr nützlich sein, um **Ressourcen** einzurichten, die Sie in der gesamten App verwenden wollen und die von Requests **gemeinsam genutzt** werden und/oder die Sie anschließend **aufräumen** müssen. Zum Beispiel ein Pool von Datenbankverbindungen oder das Laden eines gemeinsam genutzten Modells für maschinelles Lernen.

## Anwendungsfall { #use-case }

    * Sie würden eine Anwendung nicht direkt in Uvicorn schreiben. Das würde bedeuten, dass Ihr Code zumindest mehr oder weniger den gesamten von Starlette (oder **FastAPI**) bereitgestellten Code enthalten müsste. Und wenn Sie das täten, hätte Ihre endgültige Anwendung den gleichen Overhead wie bei der Verwendung eines Frameworks und der Minimierung Ihres Anwendungscodes und der Fehler....

    ):
        app = FastAPI()

        class Item(BaseModel):
            title: str

        @app.get("/items/")
        def read_items(q: list[Item] = Query(default=None)):
            pass  # pragma: no cover


def test_invalid_tuple():
    with pytest.raises(
        AssertionError,
        match="Query parameter 'q' must be one of the supported types",
    ):
        app = FastAPI()

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

### `HTMLResponse` { #htmlresponse }

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

### `PlainTextResponse` { #plaintextresponse }

Nimmt Text oder Bytes entgegen und gibt eine Plain-Text-Response zurück.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005_py310.py hl[2,7,9] *}

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dictionary zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dictionary oder ein Datenbank-Objekt).

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient


def test_root_path_does_not_persist_across_requests():
    app = FastAPI()

    @app.get("/")
    def read_root():  # pragma: no cover
        return {"ok": True}

    # Attacker request with a spoofed root_path
    attacker_client = TestClient(app, root_path="/evil-api")
    response1 = attacker_client.get("/openapi.json")
    data1 = response1.json()

        def read_items(id: list[Item]):
            pass  # pragma: no cover


def test_invalid_tuple():
    with pytest.raises(AssertionError):
        app = FastAPI()

        class Item(BaseModel):
            title: str

        @app.get("/items/{id}")
        def read_items(id: tuple[Item, Item]):
            pass  # pragma: no cover


def test_invalid_dict():
    with pytest.raises(AssertionError):

Aber er wird hier bereitgestellt, um den Spezifikationen zu entsprechen.

Außerdem gibt es möglicherweise Tools, die ihn erwarten und verwenden (jetzt oder in der Zukunft) und das könnte für Sie oder Ihre Benutzer jetzt oder in der Zukunft nützlich sein.

Das ist der Vorteil von Standards ...

///

## Es in Aktion sehen { #see-it-in-action }