Wenn wir in unseren Tests asynchrone Funktionen aufrufen möchten, müssen unsere Testfunktionen asynchron sein. AnyIO stellt hierfür ein nettes Plugin zur Verfügung, mit dem wir festlegen können, dass einige Testfunktionen asynchron aufgerufen werden sollen.

## HTTPX

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

labels.labeltype_name=Name
labels.labeltype_value=Wert
labels.labeltype_included_paths=Eingeschlossene Pfade
labels.labeltype_excluded_paths=Ausgeschlossene Pfade
labels.roletype_configuration=Rolle
labels.roletype_title_details=Rolle
labels.roletype_name=Name
labels.roletype_value=Wert
labels.reqheader_configuration=Anforderungsheader
labels.reqheader_list_name=Name
labels.reqheader_list_web_crawling_config=Konfigurationsname

        // Prepare test data with null-terminated filename
        String expectedFilename = "nullterm.txt";
        byte[] buffer = createValidBufferWithNullTermination(expectedFilename, "NULLTE~1.TXT", true);

        // Decode
        fileBothDirectoryInfo.decode(buffer, 0, buffer.length);

        // Verify - the decode method strips null termination, so filename should match

/// info

Notice that we are only declaring one dependency in the *path operation function*, the `query_or_cookie_extractor`.

But **FastAPI** will know that it has to solve `query_extractor` first, to pass the results of that to `query_or_cookie_extractor` while calling it.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])

`secrets.compare_digest()` benötigt `bytes` oder einen `str`, welcher nur ASCII-Zeichen (solche der englischen Sprache) enthalten darf, das bedeutet, dass es nicht mit Zeichen wie `á`, wie in `Sebastián`, funktionieren würde.

Um dies zu lösen, konvertieren wir zunächst den `username` und das `password` in UTF-8-codierte `bytes`.

Das komplexeste Problem besteht darin, einen Authentifizierungs-/Autorisierungsanbieter wie solche aufzubauen, aber **FastAPI** reicht Ihnen die Tools, das einfach zu erledigen, während Ihnen die schwere Arbeit abgenommen wird.

///

## **FastAPI** Tools

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, и т.д.

В данном примере мы будем использовать базу данных **SQLite**, т.к. она состоит из единственного файла и поддерживается встроенными библиотеками Python. Таким образом, вы сможете скопировать данный пример и запустить его как он есть.

This tutorial shows you how to use **FastAPI** with most of its features, step by step.

Each section gradually builds on the previous ones, but it's structured to separate topics, so that you can go directly to any specific one to solve your specific API needs.

It is also built to work as a future reference so you can come back and see exactly what you need.

## Run the code { #run-the-code }

///

SQLModel은 SQLAlchemy를 기반으로 하므로, SQLAlchemy에서 **지원하는 모든 데이터베이스**를 손쉽게 사용할 수 있습니다(SQLModel에서도 동일하게 지원됩니다). 예를 들면:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server 등.

이 예제에서는 **SQLite**를 사용합니다. SQLite는 단일 파일을 사용하고 파이썬에서 기본적으로 지원하기 때문입니다. 따라서 이 예제를 그대로 복사하여 실행할 수 있습니다.

나중에 실제 프로덕션 애플리케이션에서는 **PostgreSQL**과 같은 데이터베이스 서버를 사용하는 것이 좋습니다.

/// tip | 팁

///

As SQLModel is based on SQLAlchemy, you can easily use **any database supported** by SQLAlchemy (which makes them also supported by SQLModel), like:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

In this example, we'll use **SQLite**, because it uses a single file and Python has integrated support. So, you can copy this example and run it as is.