* Eine Taskfunktion, die im Hintergrund ausgeführt wird (`write_notification`).
* Eine beliebige Folge von Argumenten, die der Reihe nach an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`email`).
* Alle Schlüsselwort-Argumente, die an die Taskfunktion übergeben werden sollen (`message="some notification"`).

## Dependency Injection

Die Daten werden darum mit einem „neuen“ `tax`-Wert von `10.5` abgespeichert.

## Teilweises Ersetzen mit `PATCH`

Sie können auch die <a href="https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Methods/PATCH" class="external-link" target="_blank">HTTP `PATCH`</a> Operation verwenden, um Daten *teilweise* zu ersetzen.

Das bedeutet, sie senden nur die Daten, die Sie aktualisieren wollen, der Rest bleibt unverändert.

### Die benutzerdefinierten Dokumentationen hinzufügen

Jetzt können Sie die *Pfadoperationen* für die benutzerdefinierten Dokumentationen erstellen.

Sie können die internen Funktionen von FastAPI wiederverwenden, um die HTML-Seiten für die Dokumentation zu erstellen und ihnen die erforderlichen Argumente zu übergeben:

```

</div>

Und öffnen Sie die Dokumentation unter <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Sie sehen die automatische API-Dokumentation für die Hauptanwendung, welche nur deren eigene _Pfadoperationen_ anzeigt:

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image01.png">

    * Wenn der Benutzer keine Query `q` übermittelt hat, verwenden wir die zuletzt übermittelte Query, die wir zuvor in einem Cookie gespeichert haben.

## Die Abhängigkeit verwenden

Diese Abhängigkeit verwenden wir nun wie folgt:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="23"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="23"

```

////

/// info

In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

///

Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

</blockquote>

## Investigation

}
```

/// tip | "Tipp"

Beachten Sie, dass die verwendete Callback-URL die URL enthält, die als Query-Parameter in `callback_url` (`https://www.external.org/events`) empfangen wurde, und auch die Rechnungs-`id` aus dem JSON-Body (`2expen51ve`).

///

### Den Callback-Router hinzufügen

Die Middleware-Funktion erhält:

* Den `request`.
* Eine Funktion `call_next`, die den `request` als Parameter erhält.
    * Diese Funktion gibt den `request` an die entsprechende *Pfadoperation* weiter.
    * Dann gibt es die von der entsprechenden *Pfadoperation* generierte `response` zurück.
* Sie können die `response` dann weiter modifizieren, bevor Sie sie zurückgeben.

/// tip | "Tipp"

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="8  13"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial006.py!}
```

////

### Rückgabewerte

Und sie können Werte zurückgeben oder nicht, die Werte werden nicht verwendet.