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## Ihren Code mit Ihrem Debugger ausführen { #run-your-code-with-your-debugger }

Da Sie den Uvicorn-Server direkt aus Ihrem Code ausführen, können Sie Ihr Python-Programm (Ihre FastAPI-Anwendung) direkt aus dem Debugger aufrufen.

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Zum Beispiel können Sie in Visual Studio Code:

* Zum „Debug“-Panel gehen.
* „Konfiguration hinzufügen ...“ auswählen.

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

* Übersetzen Sie erneut, nachdem die gute Übersetzung vorliegt. Das ideale Ergebnis wäre, dass das LLM an der Übersetzung keine Änderungen mehr vornimmt. Das bedeutet, dass der allgemeine Prompt und Ihr sprachsspezifischer Prompt so gut sind, wie sie sein können (Es wird manchmal ein paar scheinbar zufällige Änderungen machen, der Grund ist, dass <a href="https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output" class="external-link" target="_blank">LLMs...

Das gesamte **FastAPI**-Framework ist darauf ausgelegt, das zu erfüllen. Autovervollständigung funktioniert überall.

Sie werden selten noch mal in der Dokumentation nachschauen müssen.

So kann Ihr Editor Sie unterstützen:

* in <a href="https://code.visualstudio.com/" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>:

![Editor Unterstützung](https://fastapi.tiangolo.com/img/vscode-completion.png)

Wenn Sie es auf `--forwarded-allow-ips="*"` setzen, würde es allen eingehenden IPs vertrauen.

Wenn Ihr **Server** hinter einem vertrauenswürdigen **Proxy** sitzt und nur der Proxy mit ihm spricht, würde dies dazu führen, dass er die IP dieses **Proxys** akzeptiert, was auch immer sie ist.

<div class="termy">

```console

### Serverspeicher { #server-memory }

Wenn Ihr Code beispielsweise ein Machine-Learning-Modell mit **1 GB Größe** lädt und Sie einen Prozess mit Ihrer API ausführen, verbraucht dieser mindestens 1 GB RAM. Und wenn Sie **4 Prozesse** (4 Worker) starten, verbraucht jeder 1 GB RAM. Insgesamt verbraucht Ihre API also **4 GB RAM**.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie ein **TypeScript-SDK** für Ihr FastAPI-Backend generieren.

## Open Source SDK-Generatoren { #open-source-sdk-generators }

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio { #pytest-mark-anyio }

Das bedeutet aber auch, dass, wenn Sie ihn einfach in einen String umwandeln und diese Informationen direkt zurückgeben, Sie möglicherweise ein paar Informationen über Ihr System preisgeben. Daher extrahiert und zeigt der Code hier jeden Fehler getrennt.

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### Verwenden des `RequestValidationError`-Bodys { #use-the-requestvalidationerror-body }

### Um Schließung bitten { #ask-to-close }

Wenn die Person antwortet, besteht eine hohe Chance, dass Sie ihr Problem gelöst haben. Herzlichen Glückwunsch, **Sie sind ein Held**! 🦸

* Wenn es tatsächlich das Problem gelöst hat, können Sie sie darum bitten:

    * In GitHub-Diskussionen: den Kommentar als **Antwort** zu markieren.