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Und **Uvicorn** hat eine **Gunicorn-kompatible Workerklasse**.

Mit dieser Kombination würde Gunicorn als **Prozessmanager** fungieren und den **Port** und die **IP** abhören. Und er würde die Kommunikation an die Workerprozesse **weiterleiten**, welche die **Uvicorn-Klasse** ausführen.

Ein Beispiel könnte sein, dass Sie einen externen Authentifizierungsanbieter haben, mit dem Sie sich verbinden müssen.

Sie senden ihm ein Token und er gibt einen authentifizierten Benutzer zurück.

Dieser Anbieter berechnet Ihnen möglicherweise Gebühren pro Anfrage, und der Aufruf könnte etwas länger dauern, als wenn Sie einen vordefinierten Scheinbenutzer für Tests hätten.

# Fehlerbehandlung

Es gibt viele Situationen, in denen Sie einem Client, der Ihre API benutzt, einen Fehler zurückgeben müssen.

Dieser Client könnte ein Browser mit einem Frontend, Code von jemand anderem, ein <abbr title="Internet of Things – Internet der Dinge: Geräte, die über das Internet Informationen austauschen">IoT</abbr>-Gerät, usw., sein.

Sie müssten beispielsweise einem Client sagen:

    full_name = user_dict["full_name"],
)
```

#### Ein Pydantic-Modell aus den Inhalten eines anderen erstellen.

Da wir in obigem Beispiel `user_dict` mittels `user_in.dict()` erzeugt haben, ist dieser Code:

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

äquivalent zu:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

    end
```

!!! info
    Es wird nur **eine Response** an den Client gesendet. Es kann eine Error-Response oder die Response der *Pfadoperation* sein.

    Nachdem eine dieser Responses gesendet wurde, kann keine weitere Response gesendet werden.

!!! tip "Tipp"

„Mounten“ („Einhängen“) bedeutet das Hinzufügen einer völlig „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller unter diesem Pfad liegenden _Pfadoperationen_ kümmert, welche in dieser Unteranwendung deklariert sind.

### Hauptanwendung

Erstellen Sie zunächst die Hauptanwendung **FastAPI** und deren *Pfadoperationen*:

```Python hl_lines="3  6-8"
{!../../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}

uses this to generate a simple overview of an entire pip and nonpip test
invocation, since the normal logs that Bazel creates are too large for the
internal invocation viewer.
"""
import collections
import os
import re
import subprocess
import sys
from junitparser import JUnitXml

result = JUnitXml()
try:
  files = subprocess.check_output(

<div class="termy">

```console
$ python -m venv env
```

</div>

Das erstellt ein Verzeichnis `./env/` mit den Python-Binärdateien und Sie können dann Packages in dieser lokalen Umgebung installieren.

### Umgebung aktivieren

Aktivieren Sie die neue Umgebung mit:

=== "Linux, macOS"

    <div class="termy">

    ```console
    $ source ./env/bin/activate
    ```