### Pydantic v1 `regex` statt `pattern`

Vor Pydantic Version 2 und vor FastAPI Version 0.100.0, war der Name des Parameters `regex` statt `pattern`, aber das ist jetzt <abbr title="deprecated – obsolet, veraltet: Es soll nicht mehr verwendet werden">deprecated</abbr>.

Sie könnten immer noch Code sehen, der den alten Namen verwendet:

//// tab | Python 3.10+ Pydantic v1

Das bloße Vermeiden des Kopierens von Dateien führt nicht unbedingt zu einer großen Verbesserung, aber da der Cache für diesen Schritt verwendet wurde, kann **der Cache für den nächsten Schritt verwendet werden**. Beispielsweise könnte der Cache verwendet werden für die Anweisung, welche die Abhängigkeiten installiert mit:

```Dockerfile
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt
```

In diesem Abschnitt werden wir sehen, wie man andere Middlewares verwendet.

## ASGI-Middleware hinzufügen

Da **FastAPI** auf Starlette basiert und die <abbr title="Asynchronous Server Gateway Interface">ASGI</abbr>-Spezifikation implementiert, können Sie jede ASGI-Middleware verwenden.

Ihre **FastAPI**-Anwendung normale `def`-Funktionen anstelle von `async def` verwendet, handelt es sich darunter immer noch um eine `async`hrone Anwendung.

Der `TestClient` macht unter der Haube magisches, um die asynchrone FastAPI-Anwendung in Ihren normalen `def`-Testfunktionen, mithilfe von Standard-Pytest aufzurufen. Aber diese Magie funktioniert nicht mehr, wenn wir sie in asynchronen Funktionen verwenden. Durch die asynchrone Ausführung unserer Tests können wir den `TestClient` nicht...

Wird von Starlette verwendet:

* <a href="https://www.python-httpx.org" target="_blank"><code>httpx</code></a> - erforderlich, wenn Sie den `TestClient` verwenden möchten.
* <a href="https://jinja.palletsprojects.com" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - erforderlich, wenn Sie die Standardkonfiguration für Templates verwenden möchten.

```

Ein **Kontextmanager** in Python ist etwas, das Sie in einer `with`-Anweisung verwenden können, zum Beispiel kann `open()` als Kontextmanager verwendet werden:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

In neueren Versionen von Python gibt es auch einen **asynchronen Kontextmanager**. Sie würden ihn mit `async with` verwenden:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Stellen Sie sicher, dass sie die gewünschten Daten enthält und dass die Werte gültiges JSON sind (wenn Sie `JSONResponse` verwenden).

///

/// note | "Technische Details"

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

Alles basiert auf **Python 3.8 Typ**-Deklarationen (dank Pydantic). Es muss keine neue Syntax gelernt werden, nur standardisiertes modernes Python.

Wenn Sie eine zweiminütige Auffrischung benötigen, wie man Python-Typen verwendet (auch wenn Sie FastAPI nicht benutzen), schauen Sie sich das kurze Tutorial an: [Einführung in Python-Typen](python-types.md){.internal-link target=_blank}.

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python

## `StaticFiles` verwenden

* Importieren Sie `StaticFiles`.
* „Mounten“ Sie eine `StaticFiles()`-Instanz in einem bestimmten Pfad.

```Python hl_lines="2  6"
{!../../docs_src/static_files/tutorial001.py!}
```

/// note | "Technische Details"

Sie könnten auch `from starlette.staticfiles import StaticFiles` verwenden.

Sie können einfache Tools wie `htop` verwenden, um die in Ihrem Server verwendete CPU und den RAM oder die von jedem Prozess verwendete Menge anzuzeigen. Oder Sie können komplexere Überwachungstools verwenden, die möglicherweise auf mehrere Server usw. verteilt sind.

## Zusammenfassung