[vm]
transparent_hugepage=madvise

[sysfs]
/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag=defer+madvise
/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/khugepaged/max_ptes_none=0

[cpu]
force_latency=1
governor=performance
energy_perf_bias=performance
min_perf_pct=100

[sysctl]
fs.xfs.xfssyncd_centisecs=72000
net.core.busy_read=50
net.core.busy_poll=50
kernel.numa_balancing=1

# Do not use swap at all
vm.swappiness=0

    * 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.

Angenommen, Sie verwenden in Ihrer App die Version `0.112.0`.

Wenn Sie eine `requirements.txt`-Datei verwenden, können Sie die Version wie folgt angeben:

```txt
fastapi[standard]==0.112.0
```

Das würde bedeuten, dass Sie genau die Version `0.112.0` verwenden.

Oder Sie können sie auch anpinnen mit:

```txt
fastapi[standard]>=0.112.0,<0.113.0
```

# Zusätzliche Datentypen { #extra-data-types }

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr>.

# Header-Parameter-Modelle { #header-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe verwandter **Header-Parameter** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

# Templates { #templates }

Sie können jede gewünschte Template-Engine mit **FastAPI** verwenden.

Eine häufige Wahl ist Jinja2, dasselbe, was auch von Flask und anderen Tools verwendet wird.

Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).

## Abhängigkeiten installieren { #install-dependencies }

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

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

///

## Datenklassen in `response_model` { #dataclasses-in-response-model }

## Dokumentations-URLs { #docs-urls }

Sie können die beiden enthaltenen Dokumentationsbenutzeroberflächen konfigurieren:

* **Swagger UI**: bereitgestellt unter `/docs`.
    * Sie können deren URL mit dem Parameter `docs_url` festlegen.
    * Sie können sie deaktivieren, indem Sie `docs_url=None` festlegen.
* **ReDoc**: bereitgestellt unter `/redoc`.
    * Sie können deren URL mit dem Parameter `redoc_url` festlegen.

In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.

## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren (wie Sie es auch für Cookies und Header tun können).

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

Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.