Diese Entkopplung der Teile und die Tatsache, dass es sich um ein „Mikroframework“ handelt, welches so erweitert werden kann, dass es genau das abdeckt, was benötigt wird, war ein Schlüsselmerkmal, das ich beibehalten wollte.

Angesichts der Einfachheit von Flask schien es eine gute Ergänzung zum Erstellen von APIs zu sein. Als Nächstes musste ein „Django REST Framework“ für Flask gefunden werden.

/// check | Inspirierte **FastAPI**

## `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen

Der *Pfadoperation-Dekorator* erhält ein optionales Argument `dependencies`.

Es sollte eine `list`e von `Depends()` sein:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[19] *}

# Handbuch für fortgeschrittene Benutzer

## Zusatzfunktionen

Das Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} sollte ausreichen, um Ihnen einen Überblick über alle Hauptfunktionen von **FastAPI** zu geben.

In den nächsten Abschnitten sehen Sie weitere Optionen, Konfigurationen und zusätzliche Funktionen.

/// tip | Tipp

Die nächsten Abschnitte sind **nicht unbedingt „fortgeschritten“**.

## Über Sicherheit, APIs und Dokumentation

Das Verstecken Ihrer Dokumentationsoberflächen in der Produktion *sollte nicht* die Methode sein, Ihre API zu schützen.

Dadurch wird Ihrer API keine zusätzliche Sicherheit hinzugefügt, die *Pfadoperationen* sind weiterhin dort verfügbar, wo sie sich befinden.

Der wesentliche Punkt ist, dass der `sub`-Schlüssel in der gesamten Anwendung eine eindeutige Kennung haben sollte, und er sollte ein String sein.

## Es testen

Führen Sie den Server aus und gehen Sie zur Dokumentation: <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Das ist jedoch nicht die einzige Möglichkeit, Abhängigkeiten zu deklarieren (obwohl es wahrscheinlich die gebräuchlichste ist).

Der springende Punkt ist, dass eine Abhängigkeit aufrufbar („callable“) sein sollte.

Ein „**Callable**“ in Python ist etwas, das wie eine Funktion aufgerufen werden kann („to call“).

Es steht Ihnen weiterhin frei, den Couchbase-basierten Generator zu verwenden, wenn Sie möchten. Er sollte wahrscheinlich immer noch gut funktionieren, und wenn Sie bereits ein Projekt damit erstellt haben, ist das auch in Ordnung (und Sie haben es wahrscheinlich bereits an Ihre Bedürfnisse angepasst).

			if !stringsHasPrefixFold(k, userMetadataPrefix) {
				continue
			}
			// check the doc https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingMetadata.html
			// For metadata values like "ö", "ÄMÄZÕÑ S3", and "öha, das sollte eigentlich
			// funktionieren", tested against a real AWS S3 bucket, S3 may encode incorrectly. For
			// example, "ö" was encoded as =?UTF-8?B?w4PCtg==?=, producing invalid UTF-8 instead

recommendation is not to serve models using Eager mode since it also has
performance limitations.

## Multi-Tenant environments

It is possible to run multiple TensorFlow models in parallel. For example,
`ModelServer` collates all computation graphs exposed to it (from multiple
`SavedModel`) and executes them in parallel on available executors. Running
TensorFlow in a multitenant design mixes the risks described above with the

/// note | Technische Details

Daten aus Formularen werden, wenn es keine Dateien sind, normalerweise mit dem <abbr title='Media type – Medientyp, Typ des Mediums'>„media type“</abbr> `application/x-www-form-urlencoded` kodiert.

Sollte das Formular aber Dateien enthalten, dann werden diese mit `multipart/form-data` kodiert. Wenn Sie `File` verwenden, wird **FastAPI** wissen, dass es die Dateien vom korrekten Teil des Bodys holen muss.