* Wenn Sie Uvicorn vergleichen, vergleichen Sie es mit Anwendungsservern wie Daphne, Hypercorn, uWSGI, usw.
* **Starlette**:

* **`400`** und darüber stehen für „Client error“-Responses („Client-Fehler“). Auch diese verwenden Sie am häufigsten.
    * Ein Beispiel ist `404`, für eine „Not Found“-Response („Nicht gefunden“).
    * Für allgemeine Fehler beim Client können Sie einfach `400` verwenden.

/// 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.

Mit nur dieser Python-Typdeklaration, wird **FastAPI**:

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.
    * Wenn die Daten ungültig sind, einen klar lesbaren Fehler zurückgeben, der anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten waren.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.

```

</div>

Wenn Sie dann zu den URLs unter `/openapi.json`, `/docs` oder `/redoc` gehen, erhalten Sie lediglich einen `404 Not Found`-Fehler, wie:

```JSON
{
    "detail": "Not Found"
}

```

Nehmen wir an, dass die Datei `main.py` mit Ihrer **FastAPI**-Anwendung jetzt einige andere **Pfadoperationen** hat.

Sie verfügt über eine `GET`-Operation, die einen Fehler zurückgeben könnte.

Sie verfügt über eine `POST`-Operation, die mehrere Fehler zurückgeben könnte.

Beide *Pfadoperationen* erfordern einen `X-Token`-Header.

//// tab | Python 3.10+

```Python

Wenn Sie in Ihrem Browser eine URL wie:

```
http://127.0.0.1:8000/items/foo-item
```

... öffnen, ohne den benötigten Parameter `needy`, dann erhalten Sie einen Fehler wie den folgenden:

```JSON
{
  "detail": [
    {
      "type": "missing",
      "loc": [
        "query",
        "needy"
      ],
      "msg": "Field required",
      "input": null

**FastAPI** wird bereits in vielen Anwendungen und Systemen produktiv eingesetzt. Und die Testabdeckung wird bei 100 % gehalten. Aber seine Entwicklung geht immer noch schnell voran.

Es werden regelmäßig neue Funktionen hinzugefügt, Fehler werden regelmäßig behoben und der Code wird weiterhin kontinuierlich verbessert.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:

/// info

FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.