Wenn Sie umfangreiche Hintergrundberechnungen durchführen müssen und diese nicht unbedingt vom selben Prozess ausgeführt werden müssen (z. B. müssen Sie Speicher, Variablen, usw. nicht gemeinsam nutzen), könnte die Verwendung anderer größerer Tools wie z. B. [Celery](https://docs.celeryq.dev) von Vorteil sein.

Wir können z. B. darüber iterieren, um seinen Inhalt zu konsumieren, so wie bei einer Datei.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial002_py310.py ln[1:27] hl[3,12:13,25] *}

/// note | Technische Details

Die anderen beiden Variablen, `image_base64` und `binary_image`, sind ein in Base64 encodiertes Bild, dann in Bytes konvertiert, um es anschließend an `io.BytesIO` zu übergeben.

///

### Antes y después de la `response` { #before-and-after-the-response }

Puedes añadir código que se ejecute con la `request`, antes de que cualquier *path operation* la reciba.

Y también después de que se genere la `response`, antes de devolverla.

Sie könnten eine API mit einer *Pfadoperation* erstellen, die einen <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> an eine *externe API* auslösen könnte, welche von jemand anderem erstellt wurde (wahrscheinlich derselbe Entwickler, der Ihre API *verwenden* würde).

    * Diese automatische Erkennung ist es, die in der OpenID Connect Spezifikation definiert ist.


/// tip | Tipp

Auch die Integration anderer Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie Google, Facebook, X (Twitter), GitHub, usw. ist möglich und relativ einfach.

Vous pouvez utiliser [`bump-pydantic`](https://github.com/pydantic/bump-pydantic) de la même équipe Pydantic.

Cet outil vous aidera à modifier automatiquement la majeure partie du code à adapter.

Après cela, vous pouvez exécuter les tests et vérifier que tout fonctionne. Si c'est le cas, vous avez terminé. 😎

## Pydantic v1 dans v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["something"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.

Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.

///

## Anwendungsfälle { #use-cases }

Sie könnten dies verwenden, um Daten von einem **AI LLM**-Service, aus **Logs** oder **Telemetrie**, oder aus anderen Typen von Daten zu streamen, die sich in **JSON**-Items strukturieren lassen.

/// tip | Tipp

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[31] *}

Remarquez que nous déclarons le type de `current_user` comme le modèle Pydantic `User`.

Cela nous aidera dans la fonction avec toute l'autocomplétion et les vérifications de type.

/// tip | Astuce

Vous vous souvenez peut-être que les corps de requête sont également déclarés avec des modèles Pydantic.

Er nimmt eine Liste entgegen, die für jeden Tag ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">Dictionary</abbr> enthält.

Jedes Dictionary kann Folgendes enthalten: