### Separates Programm { #separate-program }

Um dies zu erreichen, haben Sie normalerweise ein **separates Programm**, welches sicherstellt, dass Ihre Anwendung beim Hochfahren ausgeführt wird. Und in vielen Fällen würde es auch sicherstellen, dass auch andere Komponenten oder Anwendungen ausgeführt werden, beispielsweise eine Datenbank.

### Beispieltools zur Ausführung beim Hochfahren { #example-tools-to-run-at-startup }

# Einstellungen und Umgebungsvariablen { #settings-and-environment-variables }

In vielen Fällen benötigt Ihre Anwendung möglicherweise einige externe Einstellungen oder Konfigurationen, zum Beispiel geheime Schlüssel, Datenbank-Anmeldeinformationen, Anmeldeinformationen für E-Mail-Dienste, usw.

Die meisten dieser Einstellungen sind variabel (können sich ändern), wie z. B. Datenbank-URLs. Und vieles könnten schützenswerte, geheime Daten sein.

Auf diese Weise können Sie in vielen Fällen etwas über Container und Docker lernen und dieses Wissen mit vielen verschiedenen Tools und Komponenten wiederverwenden.

* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.
* `externalValue`: Alternative zu `value`, eine URL, die auf das Beispiel verweist. Allerdings wird dies möglicherweise nicht von so vielen Tools unterstützt wie `value`.

Sie können es so verwenden:

{* ../../docs_src/schema_extra_example/tutorial005_an_py310.py hl[23:49] *}

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | Tipp

Das alles mag gekünstelt wirken. Und es ist möglicherweise noch nicht ganz klar, welchen Nutzen das hat.

Diese Beispiele sind bewusst einfach gehalten, zeigen aber, wie alles funktioniert.

Das ist besonders nützlich, wenn Sie es in einer **großen Codebasis** verwenden, in der Sie in **vielen *Pfadoperationen*** immer wieder **dieselben Abhängigkeiten** verwenden.

## `async` oder nicht `async` { #to-async-or-not-to-async }

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

///

### `Response` { #response }

La clase principal `Response`, todos los otros responses heredan de ella.

Puedes devolverla directamente.

///

### <a href="https://flask.palletsprojects.com" class="external-link" target="_blank">Flask</a> { #flask }

Flask es un "microframework", no incluye integraciones de bases de datos ni muchas de las cosas que vienen por defecto en Django.

Esta simplicidad y flexibilidad permiten hacer cosas como usar bases de datos NoSQL como el sistema de almacenamiento de datos principal.

* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }