Die beiden stehen mehr oder weniger an entgegengesetzten Enden und ergänzen sich.

Requests hat ein sehr einfaches und intuitives Design, ist sehr einfach zu bedienen und verfügt über sinnvolle Standardeinstellungen. Aber gleichzeitig ist es sehr leistungsstark und anpassbar.

Aus diesem Grund heißt es auf der offiziellen Website:

Und es zeigt deren wahres Engagement für FastAPI und seine **Community** (Sie), da diese Ihnen nicht nur einen **guten Service** bieten möchten, sondern auch sicherstellen möchten, dass Sie über ein **gutes und gesundes Framework** verfügen, FastAPI. 🙇

Der Inhalt, den Sie von Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zurückgeben, wird in diese `Response` eingefügt.

Und wenn diese `Response` einen JSON-Medientyp (`application/json`) hat, wie es bei `JSONResponse` und `UJSONResponse` der Fall ist, werden die von Ihnen zurückgegebenen Daten automatisch mit jedem Pydantic `response_model` konvertiert (und gefiltert), das Sie im *Pfadoperation-Dekorator* deklariert haben.

!!! note "Hinweis"

### Typen und Validierung

Diese Umgebungsvariablen können nur Text-Zeichenketten verarbeiten, da sie außerhalb von Python liegen und mit anderen Programmen und dem Rest des Systems (und sogar mit verschiedenen Betriebssystemen wie Linux, Windows, macOS) kompatibel sein müssen.

    {!> ../../../docs_src/security/tutorial005.py!}
    ```

## Den `username` und das Format der Daten überprüfen

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.

Wenn Sie eine Python-Datei erstellen, die FastAPI importiert und verwendet, und diese mit dem Python aus Ihrer lokalen Umgebung ausführen, wird Ihr geklonter lokaler FastAPI-Quellcode verwendet.

Und wenn Sie diesen lokalen FastAPI-Quellcode aktualisieren und dann die Python-Datei erneut ausführen, wird die neue Version von FastAPI verwendet, die Sie gerade bearbeitet haben.

Sie könnten wie im Hamburger-Beispiel hin- und herspringen, zuerst das Wohnzimmer, dann die Küche, aber da Sie auf nichts warten 🕙, sondern nur putzen und putzen, hätte das Hin- und Herspringen keine Auswirkungen.

Es würde mit oder ohne Hin- und Herspringen (Nebenläufigkeit) die gleiche Zeit in Anspruch nehmen, um fertig zu werden, und Sie hätten die gleiche Menge an Arbeit erledigt.

Und dann kann Docker **den Cache für den nächsten Schritt verwenden**, der diese Abhängigkeiten herunterlädt und installiert. Und hier **sparen wir viel Zeit**. ✨ ... und vermeiden die Langeweile beim Warten. 😪😆

Das Herunterladen und Installieren der Paketabhängigkeiten **könnte Minuten dauern**, aber die Verwendung des **Cache** würde höchstens **Sekunden** dauern.

Aber Gunicorn kann als **Prozessmanager** arbeiten und Benutzer können ihm mitteilen, welche bestimmte **Workerprozessklasse** verwendet werden soll. Dann würde Gunicorn einen oder mehrere **Workerprozesse** starten, diese Klasse verwendend.

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

Denken Sie aber daran, der wichtigste Punkt ist: Versuchen Sie, freundlich zu sein. Die Leute bringen ihre Frustrationen mit und fragen in vielen Fällen nicht auf die beste Art und Weise, aber versuchen Sie dennoch so gut wie möglich, freundlich zu sein. 🤗

Die **FastAPI**-Community soll freundlich und einladend sein. Und auch kein Mobbing oder respektloses Verhalten gegenüber anderen akzeptieren. Wir müssen uns umeinander kümmern.

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