Wenn Sie Anwendungen deployen, möchten Sie wahrscheinlich eine gewisse **Replikation von Prozessen**, um **mehrere Kerne** zu nutzen und mehr <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> bearbeiten zu können.

Und wir können eine Liste von `dependencies` hinzufügen, die allen *Pfadoperationen* im Router hinzugefügt und für jeden an sie gerichteten <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> ausgeführt/aufgelöst werden.

/// tip | Tipp

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001_py39.py hl[6] *}

Sie könnten damit beispielsweise eine Datenbanksession erstellen und diese nach Abschluss schließen.

Nur der Code vor und einschließlich der `yield`-Anweisung wird ausgeführt, bevor eine <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> erzeugt wird:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial007_py39.py hl[2:4] *}

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        <abbr title="auch bekannt als: Endpunkte, Routen">Pfad</abbr>
        <abbr title="Programm das auf Fehler im Code prüft">Linter</abbr>
        <abbr title="Konvertieren des Strings eines HTTP-Requests in Python-Daten">Parsen</abbr>
        <abbr title="vor 2023-03">0.95.0</abbr>
        <abbr title="2023-08-26">zum Zeitpunkt als das hier geschrieben wurde</abbr>
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verteilten Containerverwaltungssysteme wie Kubernetes verfügen normalerweise über eine integrierte Möglichkeit, die **Replikation von Containern** zu handhaben und gleichzeitig **Load Balancing** für die eingehenden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> zu unterstützen. Alles auf **Cluster-Ebene**.

In diesen Fällen möchten Sie wahrscheinlich ein **Docker-Image von Grund auf** erstellen, wie [oben erklärt](#dockerfile), Ihre Abhängigkeiten...