![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Nur modernes Python

Alles basiert auf **Python 3.8 Typ**-Deklarationen (dank Pydantic). Es muss keine neue Syntax gelernt werden, nur standardisiertes modernes Python.

Mais si vous suivez bien les instructions ci-dessus, alors **FastAPI** pourra effectuer quelques optimisations et ainsi améliorer les performances.

## Détails techniques

Les versions modernes de Python supportent le **code asynchrone** grâce aux **"coroutines"** avec les syntaxes **`async` et `await`**.

Analysons les différentes parties de cette phrase dans les sections suivantes :

* **Code asynchrone**

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Just Modern Python

It's all based on standard **Python type** declarations (thanks to Pydantic). No new syntax to learn. Just standard modern Python.

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Sadece modern Python

Tamamiyle standartlar **Python 3.8**'nın type hintlerine dayanıyor (Pydantic'in sayesinde). Yeni bir syntax öğrenmene gerek yok. Sadece modern Python.

```

/// warning | "Attention"

Lorsque vous renvoyez une `Response` directement, comme dans l'exemple ci-dessus, elle sera renvoyée directement.

Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

///

/// note | "Détails techniques"

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Apenas Python moderno

Tudo é baseado no padrão das declarações de **tipos do Python 3.8** (graças ao Pydantic). Nenhuma sintaxe nova para aprender. Apenas o padrão moderno do Python.

                .append(Os.OS_ARCH)
                .append("\", family: \"")
                .append(Os.OS_FAMILY)
                .append('\"');
        // Add process information using modern Java API
        if (commandLine != null) {
            version.append(ls).append("Command line: ").append(commandLine);
        }
        if (terminal != null) {

        <span class="sponsor-badge">sponsor</span>
        <img class="sponsor-image" src="/img/sponsors/cryptapi-banner.svg" />
      </a>
    </div>
    <div class="item">
      <a title="Build, run and scale your apps on a modern, reliable, and secure PaaS." style="display: block; position: relative;" href="https://platform.sh/try-it-now/?utm_source=fastapi-signup&utm_medium=banner&utm_campaign=FastAPI-signup-June-2023" target="_blank">

PYTHON_VERSIONS=("python3.9" "python3.10" "python3.11" "python3.12")
for v in "${PYTHON_VERSIONS[@]}"; do
  ln -s "/usr/local/include/${v}" "/${TARGET}/usr/include/x86_64-linux-gnu/${v}"
done

# Patch glibc to be compatable with modern clang
case "${VERSION}" in
devtoolset-9)
  cd /
  patch -p0 < /glibc2.17-inline.patch
;;

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.