Link:uvicorn.dev
Uvicorn: ASGI-Webserver für Python
Die offizielle Dokumentation von Uvicorn beschreibt die Grundlagen des asynchronen Python-Webservers. Die Software implementiert die ASGI-Spezifikation und unterstützt HTTP/1.1 sowie WebSockets.
LinkTiangoloSammlung
Für den produktiven oder manuellen Betrieb von FastAPI-Anwendungen ist das Verständnis von ASGI-Servern und Prozessmanagement grundlegend.
Der vorliegende Quelltext besteht im Wesentlichen aus der Navigationsstruktur und den Gliederungspunkten der FastAPI-Dokumentationsseite. Die Struktur zeigt den Leitfaden von der Nutzung der FastAPI-CLI ('fastapi run') über manuelle ASGI-Server-Setups bis hin zu grundlegenden Deployment-Konzepten.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Link:uvicorn.dev
Die offizielle Dokumentation von Uvicorn beschreibt die Grundlagen des asynchronen Python-Webservers. Die Software implementiert die ASGI-Spezifikation und unterstützt HTTP/1.1 sowie WebSockets.
Repository:Kludex/uvicorn
Uvicorn ist ein leichtgewichtiger Webserver für Python, der auf der ASGI-Spezifikation basiert und Unterstützung für HTTP/1.1 sowie WebSockets bietet.
10.940SternePython
Link:Michael Kennedy
In Kapitel 6 seines Buchs 'Python in Production' beschreibt Michael Kennedy den Einsatz von Granian als HTTP-Server für Python-Anwendungen. Der auf Rust basierende Server ersetzt ältere Werkzeuge wie uWSGI und überzeugt in Benchmarks vor allem durch geringe Latenzspitzen sowie die Unterstützung von WSGI und ASGI.
Repository:emmett-framework/granian
Granian ist ein performanter HTTP-Server für Python, der in Rust auf Basis von Hyper und Tokio entwickelt wurde. Er unterstützt ASGI, WSGI sowie RSGI und zielt darauf ab, gängige Kombinationen wie Gunicorn und Uvicorn durch ein kompaktes, leistungsfähiges Paket zu ersetzen.
5607SterneRust
Repository:ShenSeanChen/launch-rag
Das Open-Source-Projekt launch-rag stellt ein kompaktes FastAPI-Backend für Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit pgvector auf Supabase bereit. Es dient als Lernbeispiel und Vorlage zur schnellen Anbindung an Frontend-Frameworks wie Next.js.
104SternePython
Artikel:docs.openwebui.com
Eine Anleitung von Open WebUI beschreibt die lokale Bereitstellung von quantisierten Sprachmodellen im GGUF-Format über den llama-server und deren Einbindung in die Web-Oberfläche.
Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.