Auch wenn diese sich in unterschiedlichen Modulen (Python-Dateien) befinden.

///

## Von OpenAPI ausschließen { #exclude-from-openapi }

Um eine *Pfadoperation* aus dem generierten OpenAPI-Schema (und damit aus den automatischen Dokumentationssystemen) auszuschließen, verwenden Sie den Parameter `include_in_schema` und setzen Sie ihn auf `False`:

/// info | Info

Da es sich um einen WebSocket handelt, macht es keinen Sinn, eine `HTTPException` auszulösen, stattdessen lösen wir eine `WebSocketException` aus.

Sie können einen „Closing“-Code verwenden, aus den <a href="https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1" class="external-link" target="_blank">gültigen Codes, die in der Spezifikation definiert sind</a>.

///

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py39.py hl[11, 19] *}

### Die automatische API-Dokumentation testen { #check-the-automatic-api-docs }

Führen Sie nun den `fastapi`-Befehl mit Ihrer Datei aus:

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev main.py

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

</div>

Standardmäßig werden diese Dateien von einem <abbr title="Content Delivery Network – Inhalte auslieferndes Netzwerk: Ein Dienst, der normalerweise aus mehreren Servern besteht und statische Dateien wie JavaScript und CSS bereitstellt. Er wird häufig verwendet, um diese Dateien vom Server bereitzustellen, der näher am Client liegt, wodurch die Leistung verbessert wird.">CDN</abbr> bereitgestellt.

///

## Ihren Code mit Ihrem Debugger ausführen { #run-your-code-with-your-debugger }

Da Sie den Uvicorn-Server direkt aus Ihrem Code ausführen, können Sie Ihr Python-Programm (Ihre FastAPI-Anwendung) direkt aus dem Debugger aufrufen.

---

Zum Beispiel können Sie in Visual Studio Code:

* Zum „Debug“-Panel gehen.
* „Konfiguration hinzufügen ...“ auswählen.
* „Python“ auswählen.

# Klassen als Abhängigkeiten { #classes-as-dependencies }

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel { #a-dict-from-the-previous-example }

<div class="termy">

```console
$ pip install pytest

---> 100%
```

</div>

Es erkennt die Dateien und Tests automatisch, führt sie aus und berichtet Ihnen die Ergebnisse.

Führen Sie die Tests aus, mit:

<div class="termy">

```console
$ pytest

================ test session starts ================

## Pydantic v1 in v2 { #pydantic-v1-in-v2 }

Pydantic v2 enthält alles aus Pydantic v1 als Untermodul `pydantic.v1`. Dies wird aber in Versionen oberhalb von Python 3.13 nicht mehr unterstützt.

Das bedeutet, Sie können die neueste Version von Pydantic v2 installieren und die alten Pydantic‑v1‑Komponenten aus diesem Untermodul importieren und verwenden, als hätten Sie das alte Pydantic v1 installiert.

Zusammengefasst, um Teil-Aktualisierungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).

In diesem Fall werden sie auf alle *Pfadoperationen* in der Anwendung angewendet:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py39.py hl[17] *}

Und alle Ideen aus dem Abschnitt über das [Hinzufügen von `dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} gelten weiterhin, aber in diesem Fall für alle *Pfadoperationen* in der App.