Unsere Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attribut-Namen und -Typen.

Das können wir besser machen.

Wir deklarieren ein `UserBase`-Modell, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Dann können wir Unterklassen erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierungen, usw.) erben.

/// note | "Hinweis"

`jsonable_encoder` wird tatsächlich von **FastAPI** intern verwendet, um Daten zu konvertieren. Aber es ist in vielen anderen Szenarien hilfreich.

Der Pfad-Parameter wird also extrahiert, validiert, in den spezifizierten Typ konvertiert und mit OpenAPI annotiert.

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

///

## `Request`-Dokumentation

# Templates

Sie können jede gewünschte Template-Engine mit **FastAPI** verwenden.

Eine häufige Wahl ist Jinja2, dasselbe, was auch von Flask und anderen Tools verwendet wird.

Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).

## Abhängigkeiten installieren

Installieren Sie `jinja2`:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

///

## Tests separieren

In einer echten Anwendung würden Sie Ihre Tests wahrscheinlich in einer anderen Datei haben.

Und Ihre **FastAPI**-Anwendung könnte auch aus mehreren Dateien/Modulen, usw. bestehen.

### **FastAPI** Anwendungsdatei

```

oder

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=on
```

oder

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo?short=yes
```

gehen, oder zu irgendeiner anderen Variante der Groß-/Kleinschreibung (Alles groß, Anfangsbuchstabe groß, usw.), dann wird Ihre Funktion den Parameter `short` mit dem `bool`-Wert `True` sehen, ansonsten mit dem Wert `False`.

## Mehrere Pfad- und Query-Parameter

Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.

Um beispielsweise `deepLinking` zu deaktivieren, könnten Sie folgende Einstellungen an `swagger_ui_parameters` übergeben:

```Python hl_lines="3"
{!../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial003.py!}
```

## Andere Parameter der Swagger-Oberfläche

Sie können viele Nachrichten senden (und empfangen):

<img src="/img/tutorial/websockets/image04.png">

Und alle verwenden dieselbe WebSocket-Verbindung.

## Verwendung von `Depends` und anderen

In WebSocket-Endpunkten können Sie Folgendes aus `fastapi` importieren und verwenden:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial001.py hl[6] *}

/// note | "Hinweis"

Beachten Sie, dass `status_code` ein Parameter der „Dekorator“-Methode ist (`get`, `post`, usw.). Nicht der *Pfadoperation-Funktion*, so wie die anderen Parameter und der Body.

///

Dem `status_code`-Parameter wird eine Zahl mit dem HTTP-Statuscode übergeben.

/// info