/// info | Info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md) beschrieben wird.

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## Tests ausführen { #run-it }

Mit **FastAPI**, mithilfe von OpenAPI, können Sie die Namen dieser Webhooks, die Arten von HTTP-Operationen, die Ihre App senden kann (z. B. `POST`, `PUT`, usw.) und die **Requestbodys** definieren, die Ihre App senden würde.

Dies kann es Ihren Benutzern viel einfacher machen, **deren APIs zu implementieren**, um Ihre **Webhook**-Requests zu empfangen. Möglicherweise können diese sogar einen Teil ihres eigenen API-Codes automatisch generieren.

## Lokal testen mit Traefik { #testing-locally-with-traefik }

Sie können das Experiment mit einem abgetrennten Pfadpräfix einfach lokal ausführen, indem Sie [Traefik](https://docs.traefik.io/) verwenden.

[Laden Sie Traefik herunter](https://github.com/containous/traefik/releases), es ist eine einzelne Binärdatei, Sie können die komprimierte Datei extrahieren und sie direkt vom Terminal aus ausführen.

Auf die gleiche Weise können Sie wie gewohnt jeden anderen Parameter deklarieren und zusätzlich auch den `Request` erhalten.

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## `Request`-Dokumentation { #request-documentation }

Weitere Details zum [`Request`-Objekt auf der offiziellen Starlette-Dokumentationsseite](https://www.starlette.dev/requests/).

/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.requests import Request` verwenden.

### 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).

mindestens ",badNumberOfSelectedOptionsEnd:" Antwort",badAlphaNumeric:"Sie können nur alphanumerische Zeichen (Buchstaben und Zahlen) eingeben",badAlphaNumericExtra:" und",wrongFileSize:"Die Datei, die Sie hochzuladen versuchen, ist zu groß (max %s)",wrongFileType:"Nur Dateien vom Typ %s sind zulässig",groupCheckedRangeStart:"Wählen Sie zwischen",groupCheckedTooFewStart:"Dann müssen Sie zumindest sicher,",groupCheckedTooManyStart:"Sie können nicht mehr als zu machen",groupCheckedEnd:" Auswahl",badCreditCard:"Sie...

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/// warning | Achtung

Standardmäßig erkennt die Erweiterung FastAPI-Anwendungen in Ihrem Workspace automatisch, indem sie nach Dateien sucht, die `FastAPI()` instanziieren. Falls die automatische Erkennung mit Ihrer Projektstruktur nicht funktioniert, können Sie einen Entry-Point über `[tool.fastapi]` in `pyproject.toml` oder die VS-Code-Einstellung `fastapi.entryPoint` in Modulnotation angeben (z. B. `myapp.main:app`).

## Funktionen { #features }

### Ihre App deployen (optional) { #deploy-your-app-optional }

Optional können Sie Ihre FastAPI-App in die [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com) deployen, gehen Sie und treten Sie der Warteliste bei, falls noch nicht geschehen. 🚀

Wenn Sie bereits ein **FastAPI Cloud**-Konto haben (wir haben Sie von der Warteliste eingeladen 😉), können Sie Ihre Anwendung mit einem einzigen Befehl deployen.

<div class="termy">

```console

# WSGI inkludieren – Flask, Django und andere { #including-wsgi-flask-django-others }

Sie können WSGI-Anwendungen mounten, wie Sie es in [Unteranwendungen – Mounts](sub-applications.md), [Hinter einem Proxy](behind-a-proxy.md) gesehen haben.

Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wrappen, zum Beispiel Flask, Django usw.

## `WSGIMiddleware` verwenden { #using-wsgimiddleware }

/// info | Info