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für
gegen
gewesen
hab
habe
haben
hat
hatte
hatten
hier

Es gibt einige Szenarien, in denen Sie beim Testen möglicherweise eine Abhängigkeit überschreiben möchten.

Sie möchten nicht, dass die ursprüngliche Abhängigkeit ausgeführt wird (und auch keine der möglicherweise vorhandenen Unterabhängigkeiten).

# Geschichte, Design und Zukunft { #history-design-and-future }

Vor einiger Zeit fragte <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/issues/3#issuecomment-454956920" class="external-link" target="_blank">ein **FastAPI**-Benutzer</a>:

> Was ist die Geschichte dieses Projekts? Es scheint aus dem Nichts in ein paar Wochen zu etwas Großartigem geworden zu sein [...]

Hier ist ein wenig über diese Geschichte.

## Alternativen { #alternatives }

Sie können jetzt Produktionsanwendungen mit **FastAPI** erstellen (und das tun Sie wahrscheinlich schon seit einiger Zeit), Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie eine Version verwenden, die korrekt mit dem Rest Ihres Codes funktioniert.

## Ihre `fastapi`-Version pinnen { #pin-your-fastapi-version }

# Benutzerdefinierte Request- und APIRoute-Klasse { #custom-request-and-apiroute-class }

In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise die von den Klassen `Request` und `APIRoute` verwendete Logik überschreiben.

Das kann insbesondere eine gute Alternative zur Logik in einer Middleware sein.

Wenn Sie beispielsweise den <abbr title="Anfragekörper">Requestbody</abbr> lesen oder manipulieren möchten, bevor er von Ihrer Anwendung verarbeitet wird.

/// danger | Gefahr

            V1Field["Pydantic-v1-Modell"]
        end
    end

    style V2 fill:#f9fff3
    style V1 fill:#fff6f0
    style V1Field fill:#fff6f0
    style V2Field fill:#f9fff3
```

In einigen Fällen ist es sogar möglich, sowohl Pydantic‑v1‑ als auch Pydantic‑v2‑Modelle in derselben **Pfadoperation** Ihrer FastAPI‑App zu verwenden:

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

## Schemas nicht trennen { #do-not-separate-schemas }

Nun gibt es einige Fälle, in denen Sie möglicherweise **dasselbe Schema für Eingabe und Ausgabe** haben möchten.

In einigen speziellen Anwendungsfällen (wahrscheinlich nicht sehr häufig) möchten Sie möglicherweise die **Header einschränken**, die Sie erhalten möchten.

Sie können Pydantics Modellkonfiguration verwenden, um `extra` Felder zu verbieten (`forbid`):

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

In einigen speziellen Anwendungsfällen (wahrscheinlich nicht sehr häufig) möchten Sie möglicherweise die Query-Parameter, die Sie empfangen möchten, **beschränken**.

Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um jegliche `extra` Felder zu `verbieten`:

{* ../../docs_src/query_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

```

... Das funktioniert:

```JSON
{
    "item_id": "foo-item",
    "needy": "sooooneedy"
}
```

Und natürlich können Sie einige Parameter als erforderlich, einige mit Defaultwert, und einige als vollständig optional definieren:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial006_py310.py hl[8] *}

In diesem Fall gibt es drei Query-Parameter:

* `needy`, ein erforderlicher `str`.