Wenn Sie die Benchmarks ansehen, ist es üblich, dass mehrere Tools unterschiedlichen Typs als gleichwertig verglichen werden.

Insbesondere dass Uvicorn, Starlette und FastAPI zusammen verglichen werden (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, das durch das Tool gelöst wird, desto besser wird die Performanz sein. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, die das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

/// tip | Tipp

Das ist schlicht Standard-Python, es wird als „Typalias“ bezeichnet und ist eigentlich nicht **FastAPI**-spezifisch.

Da **FastAPI** jedoch auf Standard-Python, einschließlich `Annotated`, basiert, können Sie diesen Trick in Ihrem Code verwenden. 😎

///

Diese Abhängigkeit verwenden wir nun wie folgt:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[23] *}

/// info | Info

Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.

Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat an `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.

///

```mermaid

/// info | Info

Hinzugefügt in FastAPI 0.134.0.

///

## Was ist ein Stream? { #what-is-a-stream }

„Streaming“ von Daten bedeutet, dass Ihre App damit beginnt, Datenelemente an den Client zu senden, ohne darauf zu warten, dass die gesamte Folge von Elementen fertig ist.

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass, wenn Sie eine Response direkt zurückgeben, anstatt den `Response`-Parameter zu verwenden, FastAPI diese direkt zurückgibt.

Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.

Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.

Es gibt auch ein **Handbuch für fortgeschrittene Benutzer**, das Sie nach diesem **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen können.

Das **Handbuch für fortgeschrittene Benutzer** baut hierauf auf, verwendet dieselben Konzepte und bringt Ihnen einige zusätzliche Funktionen bei.

Sie sollten jedoch zuerst das **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen (was Sie gerade tun).

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.

!function(e,t){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=t(require("null")):
...
```

Das zeigt, dass Sie statische Dateien aus Ihrer Anwendung bereitstellen können und dass Sie die statischen Dateien für die Dokumentation an der richtigen Stelle platziert haben.

Jetzt können wir die Anwendung so konfigurieren, dass sie diese statischen Dateien für die Dokumentation verwendet.

```
http://127.0.0.1:8000/items/
```

gehen, so ist das das gleiche wie die URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Aber wenn Sie zum Beispiel zu:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=20
```

gehen, werden die Parameterwerte Ihrer Funktion sein:

* `skip=20`: da Sie das in der URL gesetzt haben
* `limit=10`: weil das der Defaultwert ist

* der Formular-Parameter
* der Funktionsparameter

* das Event
* das Startup-Event
* das Hochfahren des Servers
* das Shutdown-Event
* das Lifespan-Event

* der Handler
* der Eventhandler
* der Exceptionhandler
* handhaben

* das Modell
* das Pydantic-Modell
* das Datenmodell
* das Datenbankmodell
* das Formularmodell
* das Modellobjekt

* die Klasse
* die Basisklasse