A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI
    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_
        * **FastAPI**: (utiliza Starlette) um _microframework_ de API com vários recursos adicionais para construção de APIs, com validação de dados, etc.

* **Uvicorn**:

Sie können eine **beliebige Zahl** festlegen, um beispielsweise eine Ressourcenauslastung zwischen **50 % und 90 %** anzustreben. Der Punkt ist, dass dies wahrscheinlich die wichtigen Dinge sind, die Sie messen und verwenden sollten, um Ihre Deployments zu optimieren.

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Bei der Erstellung von APIs verwenden Sie normalerweise diese spezifischen HTTP-Methoden, um eine bestimmte Aktion durchzuführen.

Normalerweise verwenden Sie:

* `POST`: um Daten zu erzeugen (create).
* `GET`: um Daten zu lesen (read).
* `PUT`: um Daten zu aktualisieren (update).
* `DELETE`: um Daten zu löschen (delete).

In OpenAPI wird folglich jede dieser HTTP-Methoden als „Operation“ bezeichnet.

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

O Fess também inclui um rastreador (Crawler), que pode rastrear documentos em um [servidor web](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/webconfig-guide.html), [sistema de arquivos](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/fileconfig-guide.html) ou [Data Store](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/dataconfig-guide.html)...

Dann machen Sie in Ihren Tests einfach das gleiche.

Z. B.:

* Um einen *Pfad*- oder *Query*-Parameter zu übergeben, fügen Sie ihn der URL selbst hinzu.
* Um einen JSON-Body zu übergeben, übergeben Sie ein Python-Objekt (z. B. ein `dict`) an den Parameter `json`.
* Wenn Sie *Formulardaten* anstelle von JSON senden müssen, verwenden Sie stattdessen den `data`-Parameter.
* Um *Header* zu übergeben, verwenden Sie ein `dict` im `headers`-Parameter.

Vou mostrar como **construir sua própria imagem do zero** para executar um único processo Uvicorn. É um processo simples e provavelmente é o que você gostaria de fazer ao usar um sistema de gerenciamento de contêineres distribuídos como o **Kubernetes**.

## Recapitular

# História, Design e Futuro

Há algum tempo, <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">um usuário **FastAPI** perguntou</a>:

> Qual é a história desse projeto? Parece que surgiu do nada e se tornou incrível em poucas semanas [...]

Aqui está um pouco dessa história.

## Alternativas

* Die Datei `app/routers/items.py` befindet sich in einem Package, `app/routers/`, also ist sie ein Submodul: `app.routers.items`.
* Das Gleiche gilt für `app/routers/users.py`, es ist ein weiteres Submodul: `app.routers.users`.
* Es gibt auch ein Unterverzeichnis `app/internal/` mit einer weiteren Datei `__init__.py`, es handelt sich also um ein weiteres „Python-Subpackage“: `app.internal`.

Aber erinnern Sie sich, dass, wenn Sie `Query`, `Path`,  `Header` und andere von `fastapi` importieren, diese tatsächlich Funktionen sind, welche spezielle Klassen zurückgeben.

///

/// info

Um Header zu deklarieren, müssen Sie `Header` verwenden, da diese Parameter sonst als Query-Parameter interpretiert werden würden.

///

## Automatische Konvertierung