* Das ist besonders dann nützlich, wenn Sie `await myfile.read()` einmal ausführen und dann diese Inhalte erneut auslesen müssen.
* `close()`: Schließt die Datei.

Da alle diese Methoden `async`hron sind, müssen Sie sie `await`en („erwarten“).

Zum Beispiel können Sie innerhalb einer `async` *Pfadoperation-Funktion* den Inhalt wie folgt auslesen:

```Python
contents = await myfile.read()
```

///

**FastAPI** wird die automatische Konvertierung des Requests übernehmen, sodass der Parameter `item` seinen spezifischen Inhalt bekommt, genau so wie der Parameter `user`.

Es wird die Validierung dieser zusammengesetzten Daten übernehmen, und sie im OpenAPI-Schema und der automatischen Dokumentation dokumentieren.

## Einzelne Werte im Body

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.

## Eine „aufrufbare“ Instanz

In Python gibt es eine Möglichkeit, eine Instanz einer Klasse „aufrufbar“ („callable“) zu machen.

///

## Templates erstellen

Dann können Sie unter `templates/item.html` ein Template erstellen, mit z. B. folgendem Inhalt:

```jinja hl_lines="7"
{!../../docs_src/templates/templates/item.html!}
```

### Template-Kontextwerte

Im HTML, welches enthält:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

# Zusätzliche Statuscodes

Standardmäßig liefert **FastAPI** die Rückgabewerte (Responses) als `JSONResponse` zurück und fügt den Inhalt der jeweiligen *Pfadoperation* in das `JSONResponse` Objekt ein.

Es wird der Default-Statuscode oder derjenige verwendet, den Sie in Ihrer *Pfadoperation* festgelegt haben.

## Zusätzliche Statuscodes

`JSONResponse` selbst ist eine Unterklasse von `Response`.

///

Und wenn Sie eine `Response` zurückgeben, wird **FastAPI** diese direkt weiterleiten.

Es wird keine Datenkonvertierung mit Pydantic-Modellen durchführen, es wird den Inhalt nicht in irgendeinen Typ konvertieren, usw.

Dadurch haben Sie viel Flexibilität. Sie können jeden Datentyp zurückgeben, jede Datendeklaration oder -validierung überschreiben, usw.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

//// tab | Pydantic v2

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007.py hl[26:33] *}

////

//// tab | Pydantic v1

Standardmäßig überprüft die Methode `.openapi()` die Eigenschaft `.openapi_schema`, um zu sehen, ob diese Inhalt hat, und gibt diesen zurück.

Ist das nicht der Fall, wird der Inhalt mithilfe der Hilfsfunktion unter `fastapi.openapi.utils.get_openapi` generiert.

Und diese Funktion `get_openapi()` erhält als Parameter:

    * Ein anderes Beispiel ist `201`, „Created“ („Erzeugt“). Wird in der Regel verwendet, wenn ein neuer Datensatz in der Datenbank erzeugt wurde.
    * Ein spezieller Fall ist `204`, „No Content“ („Kein Inhalt“). Diese Response wird verwendet, wenn es keinen Inhalt gibt, der zum Client zurückgeschickt wird, diese Response hat also keinen Body.

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Die Datei `main.py` hätte als Inhalt:

{* ../../docs_src/async_tests/main.py *}

Die Datei `test_main.py` hätte die Tests für `main.py`, das könnte jetzt so aussehen:

{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py *}

## Es ausführen