Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
        * **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.

* **Uvicorn**:
    * Wird die beste Performanz haben, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

* [Strawberry](https://strawberry.rocks/) 🍓
    * Mit [Dokumentation für FastAPI](https://strawberry.rocks/docs/integrations/fastapi)
* [Ariadne](https://ariadnegraphql.org/)
    * Mit [Dokumentation für FastAPI](https://ariadnegraphql.org/docs/fastapi-integration)
* [Tartiflette](https://tartiflette.io/)

///

Stellen Sie sich das jetzt mit **vielen** anderen **Paketen** vor, von denen alle Ihre **Projekte abhängen**. Das ist sehr schwierig zu verwalten. Und Sie würden wahrscheinlich einige Projekte mit einigen **inkompatiblen Versionen** der Pakete ausführen und nicht wissen, warum etwas nicht funktioniert.

Mit beispielsweise der ID `42` würde dies Folgendes ergeben:

```html
<a href="/items/42">
```

## Templates und statische Dateien { #templates-and-static-files }

Sie können `url_for()` innerhalb des Templates auch beispielsweise mit den `StaticFiles` verwenden, die Sie mit `name="static"` gemountet haben.

```jinja hl_lines="4"

In Ihrem Produktionssystem haben Sie wahrscheinlich ein Frontend, das mit einem modernen Framework wie React, Vue.js oder Angular erstellt wurde.

Und um über WebSockets mit Ihrem Backend zu kommunizieren, würden Sie wahrscheinlich die Werkzeuge Ihres Frontends verwenden.

Oder Sie verfügen möglicherweise über eine native Mobile-Anwendung, die direkt in nativem Code mit Ihrem WebSocket-Backend kommuniziert.

Aber es gibt viele Fälle, in denen Sie davon profitieren, `UploadFile` zu verwenden.

## Datei-Parameter mit `UploadFile` { #file-parameters-with-uploadfile }

Definieren Sie einen Datei-Parameter mit dem Typ `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_an_py310.py hl[14] *}

`UploadFile` zu verwenden, hat mehrere Vorzüge gegenüber `bytes`:

Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-[`json.dumps()`](https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps) kodiert werden kann.

Es wird also kein großer `str` zurückgegeben, der die Daten im JSON-Format (als String) enthält. Es wird eine Python-Standarddatenstruktur (z. B. ein `dict`) zurückgegeben, mit Werten und Unterwerten, die alle mit JSON kompatibel sind.

/// note | Hinweis

Erstellen Sie einen `TestClient`, indem Sie ihm Ihre **FastAPI**-Anwendung übergeben.

Erstellen Sie Funktionen mit einem Namen, der mit `test_` beginnt (das sind `pytest`-Konventionen).

Verwenden Sie das `TestClient`-Objekt auf die gleiche Weise wie `httpx`.

Schreiben Sie einfache `assert`-Anweisungen mit den Standard-Python-Ausdrücken, die Sie überprüfen müssen (wiederum, Standard-`pytest`).

- Zu FastAPI Cloud deployen – Deployment Ihrer App mit einem Klick auf [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com/).
- Anwendungslogs streamen – Echtzeit-Logstreaming Ihrer auf FastAPI Cloud deployten Anwendung mit Loglevel-Filterung und Textsuche.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und dann aufrufen:

```Python
user_dict = user_in.model_dump()
```