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docs/de/docs/advanced/advanced-dependencies.md
Dies war so designt, hauptsächlich um die Verwendung derselben von Abhängigkeiten „geyieldeten“ Objekte in Hintergrundtasks zu ermöglichen, da der Exit-Code erst ausgeführt wurde, nachdem die Hintergrundtasks abgeschlossen waren.
Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026 - Last Modified: Thu Mar 19 17:58:09 GMT 2026 - 10.3K bytes - Click Count (0) -
docs/de/docs/tutorial/dependencies/index.md
Das ist besonders nützlich, wenn Sie es in einer **großen Codebasis** verwenden, in der Sie in **vielen *Pfadoperationen*** immer wieder **dieselben Abhängigkeiten** verwenden. ## `async` oder nicht `async` { #to-async-or-not-to-async }Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026 - Last Modified: Thu Mar 19 17:58:09 GMT 2026 - 11.3K bytes - Click Count (0) -
docs/de/docs/virtual-environments.md
Irgendwann werden Sie wahrscheinlich viele verschiedene Programme schreiben, die von **verschiedenen Paketen** abhängen. Und einige dieser Projekte, an denen Sie arbeiten, werden von **verschiedenen Versionen** desselben Pakets abhängen. 😱 Zum Beispiel könnten Sie ein Projekt namens `philosophers-stone` erstellen, dieses Programm hängt von einem anderen Paket namens **`harry`, Version `1`** ab. Also müssen Sie `harry` installieren.
Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026 - Last Modified: Thu Mar 19 17:58:09 GMT 2026 - 24.8K bytes - Click Count (0) -
docs/de/docs/async.md
### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen { #concurrency-parallelism-web-machine-learning } Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS). Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.Created: Sun Apr 05 07:19:11 GMT 2026 - Last Modified: Thu Mar 19 17:58:09 GMT 2026 - 27.3K bytes - Click Count (0)