текстовым поиском.

Если вы хотите поверхностно ознакомиться с возможностями расширения, откройте палитру команд (<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>P</kbd> или на macOS: <kbd>Cmd</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>P</kbd>), выберите «Welcome: Open walkthrough...», а затем «Get started with FastAPI»....

las funcionalidades de la extensión, puedes revisar el recorrido guiado de la extensión abriendo la Paleta de Comandos (<kbd>Ctrl</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>P</kbd> o en macOS: <kbd>Cmd</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>P</kbd>) y seleccionando "Welcome: Open walkthrough..." y luego eligiendo el recorrido "Get started with FastAPI"....

Sie können aber auch explizit konfigurieren, welche App verwendet werden soll.

## Den App-`entrypoint` in `pyproject.toml` konfigurieren { #configure-the-app-entrypoint-in-pyproject-toml }

- **应用日志流式传输** - 从部署在 FastAPI Cloud 的应用中实时流式获取日志，并支持按级别过滤与文本搜索。

- **Stream Application Logs** - 從部署於 FastAPI Cloud 的應用程式即時串流日誌，並支援層級篩選與文字搜尋。

Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.

Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

Und das `dict`, welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

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## Zusammenfassung { #recap }

- **애플리케이션 로그 스트리밍** - FastAPI Cloud에 배포된 애플리케이션의 로그를 실시간으로 스트리밍하며, 레벨 필터링과 텍스트 검색을 제공합니다.

# Testen { #testing }

Dank [Starlette](https://www.starlette.dev/testclient/) ist das Testen von **FastAPI**-Anwendungen einfach und macht Spaß.

Es basiert auf [HTTPX](https://www.python-httpx.org), welches wiederum auf der Grundlage von Requests konzipiert wurde, es ist also sehr vertraut und intuitiv.

Damit können Sie [pytest](https://docs.pytest.org/) direkt mit **FastAPI** verwenden.

## `TestClient` verwenden { #using-testclient }

/// info | Info

- **アプリケーションログのストリーミング** - FastAPI Cloud にデプロイしたアプリから、レベルフィルタやテキスト検索付きでリアルタイムにログをストリーミングできます。

   
      * Try Google Colab to use TensorFlow.
         * The easiest way to use TF will be to switch to [google colab](https://colab.sandbox.google.com/notebooks/welcome.ipynb#recent=true). You get pre-installed latest stable TF version. Also you can use ```pip install```  to install any other preferred TF version.