Es wird eine Liste benötigt, die für jedes Tag ein Dict enthält.

Jedes Dict kann Folgendes enthalten:

* `name` (**erforderlich**): ein `str` mit demselben Tag-Namen, den Sie im Parameter `tags` in Ihren *Pfadoperationen* und `APIRouter`n verwenden.

Dennoch können wir das zu erwartende Schema für den Requestbody deklarieren.

### Benutzerdefinierter OpenAPI-Content-Type

Mit demselben Trick könnten Sie ein Pydantic-Modell verwenden, um das JSON-Schema zu definieren, das dann im benutzerdefinierten Abschnitt des OpenAPI-Schemas für die *Pfadoperation* enthalten ist.

berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben Request aufzurufen.

In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise mehrmals) in derselben Anfrage aufgerufen werden muss, anstatt den zwischengespeicherten Wert zu verwenden, können Sie den Parameter `use_cache=False` festlegen, wenn Sie `Depends` verwenden:...

```Python hl_lines="3  25"
{!../../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

### Die Callback-*Pfadoperation* erstellen

Um die Callback-*Pfadoperation* zu erstellen, verwenden Sie denselben `APIRouter`, den Sie oben erstellt haben.

Sie sollte wie eine normale FastAPI-*Pfadoperation* aussehen:

* Sie sollte wahrscheinlich eine Deklaration des Bodys enthalten, die sie erhalten soll, z. B. `body: InvoiceEvent`.

* **Flower** für die Überwachung von Celery-Jobs.
* Load Balancing zwischen Frontend und Backend mit **Traefik**, sodass Sie beide unter derselben Domain haben können, getrennt durch den Pfad, aber von unterschiedlichen Containern ausgeliefert.
* Traefik-Integration, einschließlich automatischer Generierung von Let's Encrypt-**HTTPS**-Zertifikaten.

Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <abbr title="Ein mehrzeiliger String (keiner Variable zugewiesen) als erster Ausdruck in einer Funktion, wird für die Dokumentation derselben verwendet">Docstring</abbr> der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/cookie_params/tutorial001.py!}
    ```

!!! note "Technische Details"
    `Cookie` ist eine Schwesterklasse von `Path` und `Query`. Sie erbt von derselben gemeinsamen `Param`-Elternklasse.

    Aber erinnern Sie sich, dass, wenn Sie `Query`, `Path`, `Cookie` und andere von `fastapi` importieren, diese tatsächlich Funktionen sind, welche spezielle Klassen zurückgeben.

!!! info

Hier erfahren Sie, wie Sie diese Dateien selbst in derselben FastAPI-App bereitstellen und die Dokumentation für deren Verwendung konfigurieren.

### Projektdateistruktur

Nehmen wir an, die Dateistruktur Ihres Projekts sieht folgendermaßen aus:

```
.
├── app

Sie können `url_for()` auch innerhalb des Templates verwenden, es nimmt als Argumente dieselben Argumente, die von Ihrer *Pfadoperation-Funktion* verwendet werden.

Der Abschnitt mit:

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

... generiert also einen Link zu derselben URL, welche von der *Pfadoperation-Funktion* `read_item(id=id)` gehandhabt werden würde.

```

!!! note "Technische Details"
    Sie können auch `from starlette.responses import Response` oder `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

    **FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.