* *Worker* **Celery** pouvant importer et utiliser les modèles et le code du reste du backend.

* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie den **Request** zur Verarbeitung durch den Rest der Anwendung weiter (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie nimmt dann die **Response** entgegen, die von der Anwendung generiert wurde (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie kann etwas mit dieser **Response** tun oder beliebigen Code ausführen.

* REST-Backend-Tests basierend auf **Pytest**, integriert in Docker, sodass Sie die vollständige API-Interaktion unabhängig von der Datenbank testen können. Da es in Docker ausgeführt wird, kann jedes Mal ein neuer Datenspeicher von Grund auf erstellt werden (Sie können also ElasticSearch, MongoDB, CouchDB oder was auch immer Sie möchten verwenden und einfach testen, ob die API funktioniert).

Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“

Der Begriff „Schema“ kann sich auch auf die Form von Daten beziehen, wie z. B. einen JSON-Inhalt.

In diesem Fall sind die JSON-Attribute und deren Datentypen, usw. gemeint.

#### OpenAPI und JSON Schema

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.

    * De ce fait, en utilisant FastAPI on minimise le temps de développement, les bugs, le nombre de lignes de code, et on...

L'utilisation d'`async` et `await` est relativement nouvelle dans ce langage.

Mais cela rend la programmation asynchrone bien plus simple.

Cette même syntaxe (ou presque) était aussi incluse dans les versions modernes de Javascript (dans les versions navigateur et NodeJS).

Mais avant ça, gérer du code asynchrone était bien plus complexe et difficile.

# <abbr title="En anglais: Debugging">Débogage</abbr>

Vous pouvez connecter le <abbr title="En anglais: debugger">débogueur</abbr> dans votre éditeur, par exemple avec Visual Studio Code ou PyCharm.

## Faites appel à `uvicorn`

Dans votre application FastAPI, importez et exécutez directement `uvicorn` :

```Python hl_lines="1  15"
{!../../../docs_src/debugging/tutorial001.py!}
```

### À propos de `__name__ == "__main__"`

* `title`: der Titel Ihrer API.
* `oauth2_redirect_url`: Sie können hier `app.swagger_ui_oauth2_redirect_url` verwenden, um die Standardeinstellung zu verwenden.
* `swagger_js_url`: die URL, unter welcher der HTML-Code für Ihre Swagger-UI-Dokumentation die **JavaScript**-Datei abrufen kann. Dies ist die benutzerdefinierte CDN-URL.

**beginnt**, Requests entgegenzunehmen, und unmittelbar, nachdem sie die Bearbeitung von Requests **abgeschlossen hat**, deckt er die gesamte **Lebensdauer – „Lifespan“** – der Anwendung ab (das Wort „Lifespan“ wird gleich wichtig sein 😉).

Dies kann sehr nützlich sein, um **Ressourcen** einzurichten, die Sie in der gesamten Anwendung verwenden wollen und die von Requests **gemeinsam genutzt** werden und/oder die Sie anschließend **aufräumen** müssen. Zum Beispiel ein Pool von Datenbankverbindungen...