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Dabei handelt es sich um **JavaScript**-Objekte, nicht um Strings, daher können Sie diese nicht direkt vom Python-Code aus übergeben.

* Hashage de **mots de passe sécurisé** par défaut.
* Authentification par **jetons JWT**.
* Modèles **SQLAlchemy** (indépendants des extensions Flask, afin qu'ils puissent être utilisés directement avec des *workers* Celery).
* Modèle de démarrages basiques pour les utilisateurs (à modifier et supprimer au besoin).
* Migrations **Alembic**.

    * Diese Zertifikate werden tatsächlich vom Dritten **erworben** und nicht „generiert“.
* Zertifikate haben eine **Lebensdauer**.
    * Sie **verfallen**.
    * Und dann müssen sie vom Dritten **erneuert**, **erneut erworben** werden.
* Die Verschlüsselung der Verbindung erfolgt auf **TCP-Ebene**.
    * Das ist eine Schicht **unter HTTP**.

Sie können jetzt Produktionsanwendungen mit **FastAPI** erstellen (und das tun Sie wahrscheinlich schon seit einiger Zeit), Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie eine Version verwenden, die korrekt mit dem Rest Ihres Codes funktioniert.

## Ihre `fastapi`-Version pinnen { #pin-your-fastapi-version }

## Verwendung des `jsonable_encoder` in einer `Response` { #using-the-jsonable-encoder-in-a-response }

Da **FastAPI** keine Änderungen an einer von Ihnen zurückgegebenen `Response` vornimmt, müssen Sie sicherstellen, dass deren Inhalt dafür bereit ist.

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Wenn wir in unseren Tests asynchrone Funktionen aufrufen möchten, müssen unsere Testfunktionen asynchron sein. AnyIO stellt hierfür ein nettes Plugin zur Verfügung, mit dem wir festlegen können, dass einige Testfunktionen asynchron aufgerufen werden sollen.

## HTTPX { #httpx }

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

„schreiben“ Teile der Response. Aufgrund dieses Designs ist es nicht möglich, Request-Parameter und -Bodys mit Standard-Python-Typhinweisen als Funktionsparameter zu deklarieren.

Daher müssen Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation im Code und nicht automatisch erfolgen. Oder sie müssen als Framework oberhalb von Falcon implementiert werden, so wie Hug. Dieselbe Unterscheidung findet auch in anderen Frameworks statt, die vom Design von Falcon inspiriert sind und ein Requestobjekt...

## Website

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## Issues/Questions

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## Getting Started

There are 2 ways to try Fess. The first is to download and install yourself. The second is to use [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Download and Install/Run

    * Das ist insbesondere für die **Sicherheit** wichtig, mehr dazu unten.

## `response_model`-Parameter { #response-model-parameter }

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