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das
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derselbe
derselben
denselben
desselben

**FastAPI** würde ohne die frühere Arbeit anderer nicht existieren.

Es wurden zuvor viele Tools entwickelt, die als Inspiration für seine Entwicklung dienten.

Ich habe die Schaffung eines neuen Frameworks viele Jahre lang vermieden. Zuerst habe ich versucht, alle von **FastAPI** abgedeckten Funktionen mithilfe vieler verschiedener Frameworks, Plugins und Tools zu lösen.

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attribut-Namen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

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Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

Das schauen wir uns mal an.

## Defaultparameter der Swagger-Oberfläche ändern

FastAPI enthält einige Defaultkonfigurationsparameter, die für die meisten Anwendungsfälle geeignet sind.

Es umfasst die folgenden Defaultkonfigurationen:

{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[7:23] *}

Sie können jede davon überschreiben, indem Sie im Argument `swagger_ui_parameters` einen anderen Wert festlegen.

            * **FastAPI** fügt hier eine Referenz auf die globalen JSON-Schemas an einer anderen Stelle in Ihrer OpenAPI hinzu, anstatt es direkt einzubinden. Auf diese Weise können andere Anwendungen und Clients diese JSON-Schemas direkt verwenden, bessere Tools zur Codegenerierung bereitstellen, usw.

///

Beim Ansehen von Benchmarks und Vergleichen sollten Sie jedoch Folgende Punkte beachten.

## Benchmarks und Geschwindigkeit

Wenn Sie sich die Benchmarks ansehen, werden häufig mehrere Tools mit unterschiedlichen Eigenschaften als gleichwertig verglichen.

Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

/// info

Ein „Bearer“-Token ist nicht die einzige Option.

Aber es ist die beste für unseren Anwendungsfall.

Und es ist wahrscheinlich auch für die meisten anderen Anwendungsfälle die beste, es sei denn, Sie sind ein OAuth2-Experte und wissen genau, warum es eine andere Option gibt, die Ihren Anforderungen besser entspricht.

Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.

Unsere Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attribut-Namen und -Typen.

Das können wir besser machen.

Wir deklarieren ein `UserBase`-Modell, das als Basis für unsere anderen Modelle dient. Dann können wir Unterklassen erstellen, die seine Attribute (Typdeklarationen, Validierungen, usw.) erben.

Und alle verwenden dieselbe WebSocket-Verbindung.

## Verwendung von `Depends` und anderen

In WebSocket-Endpunkten können Sie Folgendes aus `fastapi` importieren und verwenden:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Diese funktionieren auf die gleiche Weise wie für andere FastAPI-Endpunkte/*Pfadoperationen*: