## Zusammenfassung { #recap }

Mit Pydantic Settings können Sie die Einstellungen oder Konfigurationen für Ihre Anwendung verwalten und dabei die gesamte Leistungsfähigkeit der Pydantic-Modelle nutzen.

* Durch die Verwendung einer Abhängigkeit können Sie das Testen vereinfachen.
* Sie können `.env`-Dateien damit verwenden.

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/// warning | Achtung

Die unterstützenden zusätzlichen Funktionen `fake_password_hasher` und `fake_save_user` dienen nur zur Demo eines möglichen Datenflusses, bieten jedoch natürlich keine echte Sicherheit.

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## Verdopplung vermeiden { #reduce-duplication }

Die Reduzierung von Code-Verdoppelung ist eine der Kernideen von **FastAPI**.

Das Wort „**Server**“ wird häufig verwendet, um sowohl den entfernten/Cloud-Computer (die physische oder virtuelle Maschine) als auch das Programm zu bezeichnen, das auf dieser Maschine läuft (z. B. Uvicorn).

Denken Sie einfach daran, dass sich „Server“ im Allgemeinen auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

`Query`, `Path`, und andere Klassen, die Sie später sehen werden, sind Unterklassen einer gemeinsamen `Param`-Klasse.

Alle von ihnen teilen die gleichen Parameter für zusätzliche Validierung und Metadaten, die Sie gesehen haben.

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/// note | Technische Details

Wenn Sie `Query`, `Path` und andere von `fastapi` importieren, sind sie tatsächlich Funktionen.

Verwenden Sie das `TestClient`-Objekt auf die gleiche Weise wie `httpx`.

Schreiben Sie einfache `assert`-Anweisungen mit den Standard-Python-Ausdrücken, die Sie überprüfen müssen (wiederum, Standard-`pytest`).

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial001_py39.py hl[2,12,15:18] *}

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass die Testfunktionen normal `def` und nicht `async def` sind.

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.

## Was sind virtuelle Umgebungen { #what-are-virtual-environments }

Die Lösung für die Probleme, alle Pakete in der globalen Umgebung zu haben, besteht darin, eine **virtuelle Umgebung für jedes Projekt** zu verwenden, an dem Sie arbeiten.

Eine virtuelle Umgebung ist ein **Verzeichnis**, sehr ähnlich zu dem globalen, in dem Sie die Pakete für ein Projekt installieren können.

## URLs der OpenAPI-Dokumentationen { #openapi-docs-urls }

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Wenn `bump-pydantic` für Ihren Anwendungsfall nicht funktioniert, können Sie die Unterstützung für Pydantic‑v1‑ und Pydantic‑v2‑Modelle in derselben App nutzen, um die Migration zu Pydantic v2 schrittweise durchzuführen.

Sie könnten zuerst Pydantic auf die neueste Version 2 aktualisieren und die Importe so ändern, dass für all Ihre Modelle `pydantic.v1` verwendet wird.

- ⚡ [**FastAPI**](https://fastapi.tiangolo.com/de) für die Python-Backend-API.
  - 🧰 [SQLModel](https://sqlmodel.tiangolo.com) für die Interaktion mit der Python-SQL-Datenbank (ORM).
  - 🔍 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev), verwendet von FastAPI, für die Datenvalidierung und das Einstellungsmanagement.
  - 💾 [PostgreSQL](https://www.postgresql.org) als SQL-Datenbank.