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/// tip | Tipp

Um dieses Beispiel zu vereinfachen, verwenden wir einen erfundenen Header.

Aber in der Praxis werden Sie mit den integrierten [Sicherheits-Werkzeugen](security/index.md){.internal-link target=_blank} bessere Ergebnisse erzielen.

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## Ein weiteres Modul mit `APIRouter`.

### Getestet

* 100 % <abbr title="Der Prozentsatz an Code, der automatisch getestet wird">Testabdeckung</abbr>.
* 100 % <abbr title="Python-Typannotationen, mit denen Ihr Editor und andere exteren Werkezuge Sie besser unterstützen können">Typen annotiert</abbr>.
* Verwendet in Produktionsanwendungen.

## Starlette's Merkmale

## Pydantic `Settings`

Glücklicherweise bietet Pydantic ein großartiges Werkzeug zur Verarbeitung dieser Einstellungen, die von Umgebungsvariablen stammen, mit <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/pydantic_settings/" class="external-link" target="_blank">Pydantic: Settings Management</a>.

Dies und die einfache Tatsache, dass Python die Hauptsprache für **Data Science**, maschinelles Lernen und insbesondere Deep Learning ist, machen FastAPI zu einem sehr passenden Werkzeug für Web-APIs und Anwendungen für Data Science / maschinelles Lernen (neben vielen anderen).

## Deployment-Konzepte

Lassen Sie uns noch einmal über einige der gleichen [Deployment-Konzepte](concepts.md){.internal-link target=_blank} in Bezug auf Container sprechen.

Container sind hauptsächlich ein Werkzeug, um den Prozess des **Erstellens und Deployments** einer Anwendung zu vereinfachen, sie erzwingen jedoch keinen bestimmten Ansatz für die Handhabung dieser **Deployment-Konzepte**, und es gibt mehrere mögliche Strategien.