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).

///

### Nicht-async *Pfadoperation-Funktionen* { #non-async-path-operation-functions }

Sie können auch normale `def`-Funktionen (ohne `async`) verwenden und `yield` auf die gleiche Weise einsetzen.

FastAPI stellt sicher, dass sie korrekt ausgeführt werden, sodass der Event Loop nicht blockiert wird.

ermöglichen, Kommunikation (Requests) an möglicherweise **mehrere Container** weiterzuleiten, in denen Ihre Anwendung ausgeführt wird.

Jeder dieser Container, in denen Ihre Anwendung ausgeführt wird, verfügt normalerweise über **nur einen Prozess** (z. B. einen Uvicorn-Prozess, der Ihre FastAPI-Anwendung ausführt). Es wären alles **identische Container**, die das Gleiche ausführen, welche aber jeweils über einen eigenen Prozess, Speicher, usw. verfügen. Auf diese Weise würden Sie die **Parallelisierung**...

/// danger | Gefahr

Speichern Sie niemals das Klartextpasswort eines Benutzers. Speichern Sie immer einen „sicheren Hash“, den Sie dann verifizieren können.

Wenn Sie nicht wissen, was das ist, werden Sie in den [Sicherheitskapiteln](security/simple-oauth2.md#password-hashing) lernen, was ein „Passworthash“ ist.

///

## Mehrere Modelle { #multiple-models }

///

### Einen *Pfad-Parameter* deklarieren { #declare-a-path-parameter }

Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):

{* ../../docs_src/path_params/tutorial005_py310.py hl[16] *}

Mit **FastAPI** bekommen Sie alle Funktionen von **Pydantic** (da FastAPI für die gesamte Datenverarbeitung Pydantic nutzt):

* **Kein Kopfzerbrechen**:
    * Keine neue Schemadefinition-Mikrosprache zu lernen.
    * Wenn Sie Pythons Typen kennen, wissen Sie, wie man Pydantic verwendet.

In vielen Fällen wird Ihre FastAPI-App größer sein und Sie werden wahrscheinlich Tags verwenden, um verschiedene Gruppen von *Pfadoperationen* zu separieren.

Zum Beispiel könnten Sie einen Abschnitt für **Items** und einen weiteren Abschnitt für **Users** haben, und diese könnten durch Tags getrennt sein:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial002_py310.py hl[21,26,34] *}

Als Typ nehmen Sie `list`.

Da die Liste ein Typ ist, welcher innere Typen enthält, werden diese von eckigen Klammern umfasst:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial006_py310.py hl[1] *}

/// info | Info

Die inneren Typen in den eckigen Klammern werden als „Typ-Parameter“ bezeichnet.

In diesem Fall ist `str` der Typ-Parameter, der an `list` übergeben wird.

///

### Helden lesen { #read-heroes }

Wir können `Hero`s aus der Datenbank mit einem `select()` **lesen**. Wir können ein `limit` und `offset` hinzufügen, um die Ergebnisse zu paginieren.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[48:55] hl[51:52,54] *}

### Einen Helden lesen { #read-one-hero }

Wir können einen einzelnen `Hero` **lesen**.

Um also **mehrere Prozesse** gleichzeitig zu haben, muss es einen **einzelnen Prozess geben, der einen Port überwacht**, welcher dann die Kommunikation auf irgendeine Weise an jeden Workerprozess überträgt.

### Arbeitsspeicher pro Prozess { #memory-per-process }