**FastAPI** weiß, was jeweils zu tun ist und wie dasselbe Objekt wiederverwendet werden kann, sodass alle Hintergrundtasks zusammengeführt und anschließend im Hintergrund ausgeführt werden:


{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}


In obigem Beispiel werden die Nachrichten, *nachdem* die Response gesendet wurde, in die Datei `log.txt` geschrieben.

# Daten streamen { #stream-data }

Wenn Sie Daten streamen möchten, die als JSON strukturiert werden können, sollten Sie [JSON Lines streamen](../tutorial/stream-json-lines.md).

Wenn Sie jedoch **reine Binärdaten** oder Strings streamen möchten, so können Sie es machen.

/// info | Info

Hinzugefügt in FastAPI 0.134.0.

///

## Anwendungsfälle { #use-cases }

/// tip | Tipp

All dies scheint angesichts dieser einfachen Beispiele möglicherweise nicht so nützlich zu sein.

Aber Sie werden in den Kapiteln über **Sicherheit** sehen, wie nützlich das ist.

Und Sie werden auch sehen, wie viel Code Sie dadurch einsparen.

///

/// note | Technische Details

Jede Funktion, die dekoriert werden kann mit:

* [`@contextlib.contextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) oder
* [`@contextlib.asynccontextmanager`](https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager)

kann auch als gültige **FastAPI**-Abhängigkeit verwendet werden.

Tatsächlich verwendet FastAPI diese beiden Dekoratoren intern.

Sie akzeptiert zum Beispiel keine `datetime`-Objekte, da die nicht kompatibel mit JSON sind.

Ein `datetime`-Objekt müsste also in einen `str` umgewandelt werden, der die Daten im [ISO-Format](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) enthält.

Genauso würde die Datenbank kein Pydantic-Modell (ein Objekt mit Attributen) akzeptieren, sondern nur ein `dict`.

Sie können für diese Fälle `jsonable_encoder` verwenden.

## Wo werden Pakete installiert { #where-are-packages-installed }

Wenn Sie Python installieren, werden einige Verzeichnisse mit einigen Dateien auf Ihrem Rechner erstellt.

Unabhängige TechEmpower-Benchmarks zeigen **FastAPI**-Anwendungen, die unter Uvicorn ausgeführt werden, als [eines der schnellsten verfügbaren Python-Frameworks](https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7), nur unterhalb von Starlette und Uvicorn selbst (die intern von FastAPI verwendet werden).

Aber bei der Betrachtung von Benchmarks und Vergleichen sollten Sie Folgendes beachten.

### Unbegrenzte Erweiterungen { #unlimited-plug-ins }

Oder mit anderen Worten, sie werden nicht benötigt. Importieren und nutzen Sie den Code, den Sie brauchen.

Diese werden für jede *Pfadoperation* unabhängig überprüft.

## Es testen { #check-it }

Wenn Sie die API-Dokumentation öffnen, können Sie sich authentisieren und angeben, welche Scopes Sie autorisieren möchten.

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

Obwohl jeder andere normal deklarierte Parameter (z. B. der Body, mit einem Pydantic-Modell) dennoch validiert, konvertiert, annotiert, usw. werden würde.

Es gibt jedoch bestimmte Fälle, in denen es nützlich ist, auf das `Request`-Objekt zuzugreifen.