* **更简单**：
    * 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。
    * 如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你 **<abbr title="集成开发环境，和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
    * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。

* Прекрасно сочетается с вашими **<abbr title="Интегрированное окружение для разработки, похожее на текстовый редактор">IDE</abbr>/<abbr title="программа проверяющая ошибки в коде">linter</abbr>/мозгом**:
    * Потому что структуры данных pydantic - это всего лишь экземпляры классов, определённых вами. Автодополнение, проверка кода, mypy и ваша интуиция - всё будет работать с вашими проверенными данными.

* Interactúa bien con tu **<abbr title="en inglés: Integrated Development Environment, similar a editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Un programa que chequea errores en el código">linter</abbr>/cerebro**:

    * اگر تایپ های پایتون را میشناسید، نحوه استفاده از Pydantic را نیز میدانید.
* به خوبی با **<abbr title="همان Integrated Development Environment, شبیه به ویرایشگر کد">IDE</abbr>/<abbr title="برنامه ای که خطاهای کد را بررسی می کند">linter</abbr>/مغز** شما عمل میکند:
    * به این دلیل که ساختار داده Pydantic فقط نمونه هایی از کلاس هایی هستند که شما تعریف میکنید، تکمیل خودکار، mypy، linting و مشاهده شما باید به درستی با داده های معتبر شما کار کنند.

!!! note "Technische Details"
    Tatsächlich wird intern eine *Pfadoperation* für jede *Pfadoperation* erstellt, die im `APIRouter` deklariert wurde.

    Hinter den Kulissen wird es also tatsächlich so funktionieren, als ob alles dieselbe einzige Anwendung wäre.

!!! check
    Bei der Einbindung von Routern müssen Sie sich keine Gedanken über die Performanz machen.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.

Dann würde es hinter den Kulissen diese JSON-kompatiblen Daten (z. B. ein `dict`) in eine `JSONResponse` einfügen, die zum Senden der Response an den Client verwendet würde.

Sie können jedoch direkt eine `JSONResponse` von Ihren *Pfadoperationen* zurückgeben.

    Die Verwendung einer relativen URL ist wichtig, um sicherzustellen, dass Ihre Anwendung auch in einem fortgeschrittenen Anwendungsfall, wie [hinter einem Proxy](../../advanced/behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank}, weiterhin funktioniert.

* Kullandığın geliştirme araçları ile iyi çalışır **<abbr title="Integrated Development Environment, kod editörüne benzer">IDE</abbr>/<abbr title="Code errorlarınızı inceleyen program">linter</abbr>/brain**:
    * Pydantic'in veri yapıları aslında sadece senin tanımladığın classlar; Bu yüzden doğrulanmış dataların ile otomatik tamamlama, linting ve mypy'ı kullanarak sorunsuz bir şekilde çalışabilirsin

│   └── main.py
├── Dockerfile
└── requirements.txt
```

#### Hinter einem TLS-Terminierungsproxy

Wenn Sie Ihren Container hinter einem TLS-Terminierungsproxy (Load Balancer) wie Nginx oder Traefik ausführen, fügen Sie die Option `--proxy-headers` hinzu. Das sagt Uvicorn, den von diesem Proxy gesendeten Headern zu vertrauen und dass die Anwendung hinter HTTPS ausgeführt wird, usw.

```Dockerfile

* Der Prozess kann von Ihnen oder vom Betriebssystem **terminiert** („beendet“, „gekillt“) werden. An diesem Punkt hört es auf zu laufen/ausgeführt zu werden und kann **keine Dinge mehr tun**.
* Hinter jeder Anwendung, die Sie auf Ihrem Computer ausführen, steckt ein Prozess, jedes laufende Programm, jedes Fenster usw. Und normalerweise laufen viele Prozesse **gleichzeitig**, während ein Computer eingeschaltet ist.