Dann verwenden wir `hero_db.sqlmodel_update(hero_data)`, um die `hero_db` mit den Daten aus `hero_data` zu aktualisieren.

Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.

Diese Workerprozesse würden Ihre Anwendung ausführen, sie würden die Hauptberechnungen durchführen, um einen **<abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>** entgegenzunehmen und eine **<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>** zurückzugeben, und sie würden alles, was Sie in Variablen einfügen, in den RAM laden.

2. Setze das aktuelle Arbeitsverzeichnis auf `/code`.

    Hier platzieren wir die Datei `requirements.txt` und das Verzeichnis `app`.

3. Kopiere die Datei mit den Paketanforderungen in das Verzeichnis `/code`.

    Kopieren Sie zuerst **nur** die Datei mit den Anforderungen, nicht den Rest des Codes.

Lassen Sie uns zunächst einfach den Code verwenden und sehen, wie er funktioniert, und dann kommen wir zurück, um zu verstehen, was passiert.

## `main.py` erstellen { #create-main-py }

Kopieren Sie das Beispiel in eine Datei `main.py`:

{* ../../docs_src/security/tutorial001_an_py39.py *}

## Ausführen { #run-it }

/// info | Info

Por ejemplo, si necesitas almacenarlo en una base de datos.

Para eso, **FastAPI** proporciona una función `jsonable_encoder()`.

## Usando el `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Imaginemos que tienes una base de datos `fake_db` que solo recibe datos compatibles con JSON.

Por ejemplo, no recibe objetos `datetime`, ya que no son compatibles con JSON.

# Bases de Datos SQL (Relacionales) { #sql-relational-databases }

**FastAPI** no requiere que uses una base de datos SQL (relacional). Pero puedes utilizar **cualquier base de datos** que desees.

Aquí veremos un ejemplo usando <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">SQLModel</a>.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

/// info | Información

Puedes usar el `jsonable_encoder` para convertir los datos de entrada en datos que se puedan almacenar como JSON (por ejemplo, con una base de datos NoSQL). Por ejemplo, convirtiendo `datetime` a `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` se usa para recibir datos que deben reemplazar los datos existentes.

### Advertencia sobre el reemplazo { #warning-about-replacing }

<div class="termy">

```console
$ python myapp.py
```

</div>

aber nicht aufgerufen wird, wenn eine andere Datei sie importiert, wie in:

```Python
from myapp import app
```

#### Weitere Details { #more-details }

Angenommen, Ihre Datei heißt `myapp.py`.

Wenn Sie sie mit folgendem Befehl ausführen: