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</blockquote>

## Untersuchung { #investigation }

Wenn Sie die Benchmarks ansehen, ist es üblich, dass mehrere Tools unterschiedlichen Typs als gleichwertig verglichen werden.

Insbesondere dass Uvicorn, Starlette und FastAPI zusammen verglichen werden (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, das durch das Tool gelöst wird, desto besser wird die Performanz sein. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, die das Tool bietet.

Auf diese Weise können Sie in vielen Fällen etwas über Container und Docker lernen und dieses Wissen mit vielen verschiedenen Tools und Komponenten wiederverwenden.

Und in vielen Fällen wäre das Lesen eine blockierende Operation (die die Event-Loop blockieren könnte), weil von der Festplatte oder aus dem Netzwerk gelesen wird.

/// info | Info

Das obige Beispiel ist tatsächlich eine Ausnahme, weil sich das `io.BytesIO`-Objekt bereits im Speicher befindet, daher blockiert sein Lesen nichts.

* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

Auf diese Weise können Sie das Update durchführen und sicherstellen, dass weiterhin alles wie erwartet funktioniert.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

In vielen Fällen, wenn Sie reguläre Pydantic-Modelle ohne Anpassungen verwenden, können Sie den Großteil des Prozesses der Migration von Pydantic v1 auf Pydantic v2 automatisieren.

In diesem Fall werden sie auf alle *Pfadoperationen* in der Anwendung angewendet:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py310.py hl[17] *}


Und alle Ideen aus dem Abschnitt über das [Hinzufügen von `dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies-in-path-operation-decorators.md) gelten weiterhin, aber in diesem Fall für alle *Pfadoperationen* in der App.

        int ilen = data.length, olen = out.length;
        int msbit = ((ilen << 3) - 1 + ((ilen << 3) + 13) * (i / ilen) + (ilen - i % ilen << 3)) % (ilen << 3);
        int mshigh = msbit >>> 3, mslow = msbit & 7;
        int b = c + (out[i % olen] & 0xff)
                + (((data[(ilen - 1 - mshigh) % ilen] & 0xff) << 8 | data[(ilen - mshigh) % ilen] & 0xff) >>> mslow + 1 & 0xff);

Hier sind einige der zusätzlichen Datentypen, die Sie verwenden können:

* `UUID`:
    * Ein standardmäßiger „universell eindeutiger Bezeichner“ („Universally Unique Identifier“), der in vielen Datenbanken und Systemen als ID üblich ist.
    * Wird in Requests und Responses als `str` dargestellt.
* `datetime.datetime`:
    * Ein Python-`datetime.datetime`.