Sie sollte wie eine normale FastAPI-*Pfadoperation* aussehen:

* Sie sollte wahrscheinlich eine Deklaration des Bodys enthalten, die sie erhalten soll, z. B. `body: InvoiceEvent`.
* Und sie könnte auch eine Deklaration der Response enthalten, die zurückgegeben werden soll, z. B. `response_model=InvoiceEventReceived`.

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[14:16,19:20,26:30] *}

Jedes Dictionary kann Folgendes enthalten:

* `name` (**erforderlich**): ein `str` mit demselben Tag-Namen, den Sie im Parameter `tags` in Ihren *Pfadoperationen* und `APIRouter`n verwenden.
* `description`: ein `str` mit einer kurzen Beschreibung für das Tag. Sie kann Markdown enthalten und wird in der Benutzeroberfläche der Dokumentation angezeigt.

Dies unterscheidet sich von der Verwendung eines `APIRouter`, da eine gemountete Anwendung völlig unabhängig ist. Die OpenAPI und Dokumentation Ihrer Hauptanwendung enthalten nichts von der gemounteten Anwendung, usw.

Weitere Informationen hierzu finden Sie im [Handbuch für fortgeschrittene Benutzer](../advanced/index.md){.internal-link target=_blank}.

## Einzelheiten { #details }

    * Sie würden eine Anwendung nicht direkt in Uvicorn schreiben. Das würde bedeuten, dass Ihr Code zumindest mehr oder weniger den gesamten von Starlette (oder **FastAPI**) bereitgestellten Code enthalten müsste. Und wenn Sie das täten, hätte Ihre endgültige Anwendung den gleichen Overhead wie bei der Verwendung eines Frameworks und der Minimierung Ihres Anwendungscodes und der Fehler.

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

weil das bereits gespeicherte Attribut `"tax": 20.2` nicht enthalten ist, das Eingabemodell den Defaultwert `"tax": 10.5` erhalten würde.

Und die Daten würden mit diesem „neuen“ `tax` von `10.5` gespeichert werden.

## Teil-Aktualisierungen mit `PATCH` { #partial-updates-with-patch }

Aber Pydantic hat automatische Datenkonvertierung.

Das bedeutet, dass Ihre API-Clients nur Strings senden können, aber solange diese Strings nur Zahlen enthalten, wird Pydantic sie konvertieren und validieren.

Und das `dict`, welches Sie als `weights` erhalten, wird `int`-Schlüssel und `float`-Werte haben.

///

## Zusammenfassung { #recap }

## `GZipMiddleware` { #gzipmiddleware }

Verarbeitet GZip-Responses für alle Requests, die `"gzip"` im `Accept-Encoding`-Header enthalten.

Diese Middleware verarbeitet sowohl Standard- als auch Streaming-Responses.

{* ../../docs_src/advanced_middleware/tutorial003_py39.py hl[2,6] *}

Die folgenden Argumente werden unterstützt:

In obigem Beispiel werden die Nachrichten, *nachdem* die Response gesendet wurde, in die Datei `log.txt` geschrieben.

Wenn im Request ein Query-Parameter enthalten war, wird dieser in einem Hintergrundtask in das Log geschrieben.

Und dann schreibt ein weiterer Hintergrundtask, der in der *Pfadoperation-Funktion* erstellt wird, eine Nachricht unter Verwendung des Pfad-Parameters `email`.

Sie können die Annehmlichkeit von Variablen aus `fastapi.status` nutzen.

{* ../../docs_src/response_status_code/tutorial002_py39.py hl[1,6] *}

Diese sind nur eine Annehmlichkeit, sie enthalten dieselbe Zahl, aber so können Sie die Autovervollständigung Ihres Editors verwenden, um sie zu finden:

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image02.png">

/// note | Technische Details

`secrets.compare_digest()` benötigt `bytes` oder einen `str`, welcher nur ASCII-Zeichen (solche der englischen Sprache) enthalten darf, das bedeutet, dass es nicht mit Zeichen wie `á`, wie in `Sebastián`, funktionieren würde.

Um dies zu lösen, konvertieren wir zunächst den `username` und das `password` in UTF-8-codierte `bytes`.