From cf30ab26b613b4d21f49f7d00ca68831a4316978 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nils Lindemann Date: Sun, 17 Aug 2025 21:29:46 +0200 Subject: [PATCH] Update async.md + prompt --- docs/de/docs/async.md | 50 +++++++++++++++++++++---------------------- docs/de/llm-prompt.md | 1 + 2 files changed, 26 insertions(+), 25 deletions(-) diff --git a/docs/de/docs/async.md b/docs/de/docs/async.md index ca64805b1..3f034a468 100644 --- a/docs/de/docs/async.md +++ b/docs/de/docs/async.md @@ -1,8 +1,8 @@ -# Nebenläufigkeit und async / await +# Nebenläufigkeit und async / await { #concurrency-and-async-await } Details zur `async def`-Syntax für *Pfadoperation-Funktionen* und Hintergrundinformationen zu asynchronem Code, Nebenläufigkeit und Parallelität. -## In Eile? +## In Eile? { #in-a-hurry } TL;DR: @@ -12,7 +12,7 @@ Wenn Sie Bibliotheken von Dritten verwenden, die mit `await` aufgerufen werden m results = await some_library() ``` -Dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* mit `async def` wie in: +Dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* mit `async def`, wie in: ```Python hl_lines="2" @app.get('/') @@ -29,7 +29,7 @@ Sie können `await` nur innerhalb von Funktionen verwenden, die mit `async def` --- -Wenn Sie eine Bibliothek eines Dritten verwenden, die mit etwas kommuniziert (einer Datenbank, einer API, dem Dateisystem, usw.) und welche die Verwendung von `await` nicht unterstützt (dies ist derzeit bei den meisten Datenbankbibliotheken der Fall), dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* ganz normal nur mit `def`, etwa: +Wenn Sie eine Bibliothek eines Dritten verwenden, die mit etwas kommuniziert (einer Datenbank, einer API, dem Dateisystem, usw.) und welche die Verwendung von `await` nicht unterstützt (dies ist derzeit bei den meisten Datenbankbibliotheken der Fall), dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* ganz normal nur mit `def`, wie in: ```Python hl_lines="2" @app.get('/') @@ -54,7 +54,7 @@ Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asy Wenn Sie jedoch den oben genannten Schritten folgen, können einige Performance-Optimierungen vorgenommen werden. -## Technische Details +## Technische Details { #technical-details } Moderne Versionen von Python unterstützen **„asynchronen Code“** unter Verwendung sogenannter **„Coroutinen“** mithilfe der Syntax **`async` und `await`**. @@ -64,13 +64,13 @@ Nehmen wir obigen Satz in den folgenden Abschnitten Schritt für Schritt unter d * **`async` und `await`** * **Coroutinen** -## Asynchroner Code +## Asynchroner Code { #asynchronous-code } Asynchroner Code bedeutet lediglich, dass die Sprache 💬 eine Möglichkeit hat, dem Computer / Programm 🤖 mitzuteilen, dass es 🤖 an einem bestimmten Punkt im Code darauf warten muss, dass *etwas anderes* irgendwo anders fertig wird. Nehmen wir an, *etwas anderes* ist hier „Langsam-Datei“ 📝. Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen. -Dann kommt der Computer / das Programm 🤖 bei jeder Gelegenheit zurück, weil es entweder wieder wartet, oder wann immer es 🤖 die ganze Arbeit erledigt hat, die zu diesem Zeitpunkt zu tun war. Und es 🤖 wird nachschauen, ob eine der Aufgaben, auf die es gewartet hat, fertig damit ist, zu tun, was sie tun sollte. +Dann kommt der Computer / das Programm 🤖 bei jeder Gelegenheit zurück, weil es entweder wieder wartet oder wann immer es 🤖 die ganze Arbeit erledigt hat, die zu diesem Zeitpunkt zu tun war. Und es 🤖 wird nachschauen, ob eine der Aufgaben, auf die es gewartet hat, fertig ist. Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter. @@ -93,7 +93,7 @@ Da es sich stattdessen um ein „asynchrones“ System handelt, kann die Aufgabe Für „synchron“ (im Gegensatz zu „asynchron“) wird auch oft der Begriff „sequentiell“ verwendet, da der Computer / das Programm alle Schritte in einer Sequenz („der Reihe nach“) ausführt, bevor es zu einer anderen Aufgabe wechselt, auch wenn diese Schritte mit Warten verbunden sind. -### Nebenläufigkeit und Hamburger +### Nebenläufigkeit und Hamburger { #concurrency-and-burgers } Diese oben beschriebene Idee von **asynchronem** Code wird manchmal auch **„Nebenläufigkeit“** genannt. Sie unterscheidet sich von **„Parallelität“**. @@ -103,7 +103,7 @@ Aber die Details zwischen *Nebenläufigkeit* und *Parallelität* sind ziemlich u Um den Unterschied zu erkennen, stellen Sie sich die folgende Geschichte über Hamburger vor: -### Nebenläufige Hamburger +### Nebenläufige Hamburger { #concurrent-burgers } Sie gehen mit Ihrem Schwarm Fastfood holen, stehen in der Schlange, während der Kassierer die Bestellungen der Leute vor Ihnen entgegennimmt. 😍 @@ -163,7 +163,7 @@ Also warten Sie darauf, dass Ihr Schwarm ihre Geschichte zu Ende erzählt (die a Dann gehen Sie zur Theke 🔀, zur ursprünglichen Aufgabe, die nun erledigt ist ⏯, nehmen die Burger auf, sagen Danke, und bringen sie zum Tisch. Damit ist dieser Schritt / diese Aufgabe der Interaktion mit der Theke abgeschlossen ⏹. Das wiederum schafft eine neue Aufgabe, „Burger essen“ 🔀 ⏯, aber die vorherige Aufgabe „Burger holen“ ist erledigt ⏹. -### Parallele Hamburger +### Parallele Hamburger { #parallel-burgers } Stellen wir uns jetzt vor, dass es sich hierbei nicht um „nebenläufige Hamburger“, sondern um „parallele Hamburger“ handelt. @@ -233,7 +233,7 @@ Und man muss lange in der Schlange warten 🕙 sonst kommt man nicht an die Reih Sie würden Ihren Schwarm 😍 wahrscheinlich nicht mitnehmen wollen, um Besorgungen bei der Bank zu erledigen 🏦. -### Hamburger Schlussfolgerung +### Hamburger Schlussfolgerung { #burger-conclusion } In diesem Szenario „Fastfood-Burger mit Ihrem Schwarm“ ist es viel sinnvoller, ein nebenläufiges System zu haben ⏸🔀⏯, da viel gewartet wird 🕙. @@ -253,7 +253,7 @@ Und das ist das gleiche Leistungsniveau, das Sie mit **FastAPI** erhalten. Und da Sie Parallelität und Asynchronität gleichzeitig haben können, erzielen Sie eine höhere Performanz als die meisten getesteten NodeJS-Frameworks und sind mit Go auf Augenhöhe, einer kompilierten Sprache, die näher an C liegt (alles dank Starlette). -### Ist Nebenläufigkeit besser als Parallelität? +### Ist Nebenläufigkeit besser als Parallelität? { #is-concurrency-better-than-parallelism } Nein! Das ist nicht die Moral der Geschichte. @@ -290,7 +290,7 @@ Zum Beispiel: * **Maschinelles Lernen**: Normalerweise sind viele „Matrix“- und „Vektor“-Multiplikationen erforderlich. Stellen Sie sich eine riesige Tabelle mit Zahlen vor, in der Sie alle Zahlen gleichzeitig multiplizieren. * **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden. -### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen +### 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). @@ -300,7 +300,7 @@ Dies und die einfache Tatsache, dass Python die Hauptsprache für **Data Science Wie Sie diese Parallelität in der Produktion erreichen, erfahren Sie im Abschnitt über [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}. -## `async` und `await` +## `async` und `await` { #async-and-await } Moderne Versionen von Python verfügen über eine sehr intuitive Möglichkeit, asynchronen Code zu schreiben. Dadurch sieht es wie normaler „sequentieller“ Code aus und übernimmt im richtigen Moment das „Warten“ für Sie. @@ -349,7 +349,7 @@ async def read_burgers(): return burgers ``` -### Weitere technische Details +### Weitere technische Details { #more-technical-details } Ihnen ist wahrscheinlich aufgefallen, dass `await` nur innerhalb von Funktionen verwendet werden kann, die mit `async def` definiert sind. @@ -361,7 +361,7 @@ Wenn Sie mit **FastAPI** arbeiten, müssen Sie sich darüber keine Sorgen machen Wenn Sie jedoch `async` / `await` ohne FastAPI verwenden möchten, können Sie dies auch tun. -### Schreiben Sie Ihren eigenen asynchronen Code +### Schreiben Sie Ihren eigenen asynchronen Code { #write-your-own-async-code } Starlette (und **FastAPI**) basiert auf AnyIO, was bedeutet, es ist sowohl kompatibel mit der Python-Standardbibliothek asyncio, als auch mit Trio. @@ -371,7 +371,7 @@ Und auch wenn Sie FastAPI nicht verwenden würden, könnten Sie Ihre eigenen asy Ich habe eine weitere Bibliothek auf Basis von AnyIO erstellt, als dünne Schicht obendrauf, um die Typ-Annotationen etwas zu verbessern und bessere **Autovervollständigung**, **Inline-Fehler** usw. zu erhalten. Sie hat auch eine freundliche Einführung und ein Tutorial, um Ihnen zu helfen, **Ihren eigenen asynchronen Code zu verstehen** und zu schreiben: Asyncer. Sie ist insbesondere nützlich, wenn Sie **asynchronen Code mit regulärem** (blockierendem/synchronem) Code kombinieren müssen. -### Andere Formen von asynchronem Code +### Andere Formen von asynchronem Code { #other-forms-of-asynchronous-code } Diese Art der Verwendung von `async` und `await` ist in der Sprache relativ neu. @@ -385,13 +385,13 @@ In früheren Versionen von Python hätten Sie Threads oder Callback-Hölle führt. -## Coroutinen +## Coroutinen { #coroutines } **Coroutine** ist nur ein schicker Begriff für dasjenige, was von einer `async def`-Funktion zurückgegeben wird. Python weiß, dass es so etwas wie eine Funktion ist, die es starten kann und die irgendwann endet, aber auch dass sie pausiert ⏸ werden kann, wann immer darin ein `await` steht. Aber all diese Funktionalität der Verwendung von asynchronem Code mit `async` und `await` wird oft als Verwendung von „Coroutinen“ zusammengefasst. Es ist vergleichbar mit dem Hauptmerkmal von Go, den „Goroutinen“. -## Fazit +## Fazit { #conclusion } Sehen wir uns den gleichen Satz von oben noch mal an: @@ -401,7 +401,7 @@ Das sollte jetzt mehr Sinn ergeben. ✨ All das ist es, was FastAPI (via Starlette) befeuert und es eine so beeindruckende Performanz haben lässt. -## Sehr technische Details +## Sehr technische Details { #very-technical-details } /// warning | Achtung @@ -413,23 +413,23 @@ Wenn Sie über gute technische Kenntnisse verfügen (Coroutinen, Threads, Blocki /// -### Pfadoperation-Funktionen +### Pfadoperation-Funktionen { #path-operation-functions } Wenn Sie eine *Pfadoperation-Funktion* mit normalem `def` anstelle von `async def` deklarieren, wird sie in einem externen Threadpool ausgeführt, der dann `await`et wird, anstatt direkt aufgerufen zu werden (da dies den Server blockieren würde). Wenn Sie von einem anderen asynchronen Framework kommen, das nicht auf die oben beschriebene Weise funktioniert, und Sie es gewohnt sind, triviale, nur-berechnende *Pfadoperation-Funktionen* mit einfachem `def` zu definieren, um einen geringfügigen Geschwindigkeitsgewinn (etwa 100 Nanosekunden) zu erzielen, beachten Sie bitte, dass der Effekt in **FastAPI** genau gegenteilig wäre. In solchen Fällen ist es besser, `async def` zu verwenden, es sei denn, Ihre *Pfadoperation-Funktionen* verwenden Code, der blockierende I/O-Operationen durchführt. -Dennoch besteht in beiden Fällen eine gute Chance, dass **FastAPI** [immer noch schneller](index.md#performanz){.internal-link target=_blank} als Ihr bisheriges Framework (oder zumindest damit vergleichbar) ist. +Dennoch besteht in beiden Fällen eine gute Chance, dass **FastAPI** [immer noch schneller](index.md#performance){.internal-link target=_blank} als Ihr bisheriges Framework (oder zumindest damit vergleichbar) ist. -### Abhängigkeiten +### Abhängigkeiten { #dependencies } Das Gleiche gilt für [Abhängigkeiten](tutorial/dependencies/index.md){.internal-link target=_blank}. Wenn eine Abhängigkeit eine normale `def`-Funktion anstelle einer `async def` ist, wird sie im externen Threadpool ausgeführt. -### Unterabhängigkeiten +### Unterabhängigkeiten { #sub-dependencies } Sie können mehrere Abhängigkeiten und [Unterabhängigkeiten](tutorial/dependencies/sub-dependencies.md){.internal-link target=_blank} haben, die einander bedingen (als Parameter der Funktionsdefinitionen), einige davon könnten erstellt werden mit `async def` und einige mit normalem `def`. Es würde immer noch funktionieren, und diejenigen, die mit normalem `def` erstellt wurden, würden in einem externen Thread (vom Threadpool stammend) aufgerufen werden, anstatt `await`et zu werden. -### Andere Hilfsfunktionen +### Andere Hilfsfunktionen { #other-utility-functions } Jede andere Hilfsfunktion, die Sie direkt aufrufen, kann mit normalem `def` oder `async def` erstellt werden, und FastAPI beeinflusst nicht die Art und Weise, wie Sie sie aufrufen. diff --git a/docs/de/llm-prompt.md b/docs/de/llm-prompt.md index 0f5e4fdba..5e46324bf 100644 --- a/docs/de/llm-prompt.md +++ b/docs/de/llm-prompt.md @@ -34,6 +34,7 @@ Below is a list of English terms and their German translations. Use these transl * `foo` as a `type`: `foo` vom Typ `type` * `foo` as a `type`: `foo`, ein `type` * e.g: z.B. +* etc.: usw. * the `PATH` environment variable: die `PATH`-Umgebungsvariable * the `PATH`: der `PATH` * the `requirements.txt`: die `requirements.txt`