* **Uvicorn**:
    * Bietet die beste Leistung, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Der möglicherweise wichtigste Teil des Callbacks besteht jedoch darin, sicherzustellen, dass Ihr API-Benutzer (der externe Entwickler) die *externe API* gemäß den Daten, die *Ihre API* im Requestbody des Callbacks senden wird, korrekt implementiert, usw.

```Python hl_lines="22-24"
{!../../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py!}
```

### Zwischenspeichern des OpenAPI-Schemas

Sie können die Eigenschaft `.openapi_schema` als „Cache“ verwenden, um Ihr generiertes Schema zu speichern.

Auf diese Weise muss Ihre Anwendung das Schema nicht jedes Mal generieren, wenn ein Benutzer Ihre API-Dokumentation öffnet.

Ein Projektgenerator verfügt immer über ein sehr spezifisches Setup, das Sie aktualisieren und an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen sollten, aber es könnte ein guter Ausgangspunkt für Ihr Projekt sein.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

GitHub: <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql" class="external-link" target="_blank">https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql</a>

    Wenn Sie Ihre API mit einem OAuth2-Anbieter integrieren, können Sie sich authentifizieren und mit den erworbenen Anmeldeinformationen zur API-Dokumentation zurückkehren. Und mit ihr interagieren, die echte OAuth2-Authentifizierung verwendend.

    Swagger UI erledigt das hinter den Kulissen für Sie, benötigt aber diesen „Umleitungs“-Helfer.

### Eine *Pfadoperation* erstellen, um es zu testen

    ```Python hl_lines="13"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
    ```

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

* Obwohl diese Funktion selbst eine Abhängigkeit ist („Dependable“, etwas hängt von ihr ab), deklariert sie auch eine andere Abhängigkeit („Dependant“, sie hängt von etwas anderem ab).
    * Sie hängt von `query_extractor` ab und weist den von diesem zurückgegebenen Wert dem Parameter `q` zu.

Die meisten dieser Ideen sind mehr oder weniger **unabhängig**, und in den meisten Fällen müssen Sie diese nur studieren, wenn sie direkt auf **Ihr Projekt** anwendbar sind.

Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.

!!! tip "Tipp"

Nachdem Sie Tests erstellt haben, können Sie die **FastAPI**-Version auf eine neuere Version aktualisieren und sicherstellen, dass Ihr gesamter Code ordnungsgemäß funktioniert, indem Sie Ihre Tests ausführen.

Wenn alles funktioniert oder nachdem Sie die erforderlichen Änderungen vorgenommen haben und alle Ihre Tests bestehen, können Sie Ihr `fastapi` an die neue aktuelle Version pinnen.

## Über Starlette

Sie sollten die Version von `starlette` nicht pinnen.

!!! tip "Tipp"
    Einige Editoren prüfen, ob Funktionsparameter nicht verwendet werden, und zeigen das als Fehler an.

    Wenn Sie `dependencies` im *Pfadoperation-Dekorator* verwenden, stellen Sie sicher, dass sie ausgeführt werden, während gleichzeitig Ihr Editor/Ihre Tools keine Fehlermeldungen ausgeben.

    {!> ../../../docs_src/body/tutorial001_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="4"
    {!> ../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
    ```

## Erstellen Sie Ihr Datenmodell

Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.

Verwenden Sie Standard-Python-Typen für die Klassenattribute:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="5-9"