## Ein Benutzermodell erstellen { #create-a-user-model }

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

So wie wir Pydantic zum Deklarieren von Bodys verwenden, können wir es auch überall sonst verwenden:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[5,12:6] *}

## Eine `get_current_user`-Abhängigkeit erstellen { #create-a-get-current-user-dependency }

Erstellen wir eine Abhängigkeit `get_current_user`.

Um diese zu deaktivieren, setzen Sie deren URLs beim Erstellen Ihrer `FastAPI`-App auf `None`:

{* ../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001_py39.py hl[8] *}

### Die benutzerdefinierten Dokumentationen hinzufügen { #include-the-custom-docs }

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

///

### Einen Callback-`APIRouter` erstellen { #create-a-callback-apirouter }

Erstellen Sie zunächst einen neuen `APIRouter`, der einen oder mehrere Callbacks enthält.

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[1,23] *}

### Die Callback-*Pfadoperation* erstellen { #create-the-callback-path-operation }

Um die Callback-*Pfadoperation* zu erstellen, verwenden Sie denselben `APIRouter`, den Sie oben erstellt haben.

///

## Templates erstellen { #writing-templates }

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 { #template-context-values }

### Eine benutzerdefinierte `GzipRequest`-Klasse erstellen { #create-a-custom-gziprequest-class }

/// tip | Tipp

Dies ist nur ein einfaches Beispiel, um zu demonstrieren, wie es funktioniert. Wenn Sie Gzip-Unterstützung benötigen, können Sie die bereitgestellte [`GzipMiddleware`](../advanced/middleware.md#gzipmiddleware){.internal-link target=_blank} verwenden.

///

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework
        * **FastAPI**: (verwendet Starlette) ein API-Mikroframework mit mehreren zusätzlichen Funktionen zum Erstellen von APIs, mit Datenvalidierung, usw.

* **Uvicorn**:
    * Wird die beste Performanz haben, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} erstellen, diese aktivieren und es dann installieren, z. B.:

```console
$ pip install python-multipart
```

///

Das wird ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> erstellen, mit nur den Daten, die gesetzt wurden, als das `item`-Modell erstellt wurde, Defaultwerte ausgeschlossen.

Sie können das verwenden, um ein `dict` zu erstellen, das nur die (im <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>) gesendeten Daten enthält, ohne Defaultwerte:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[1,13] *}

**FastAPI** erstellt für Sie das Objekt vom Typ `BackgroundTasks` und übergibt es als diesen Parameter.

## Eine Taskfunktion erstellen { #create-a-task-function }

Erstellen Sie eine Funktion, die als Hintergrundtask ausgeführt werden soll.

Es handelt sich schlicht um eine Standard-Funktion, die Parameter empfangen kann.

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## FastAPI installieren { #install-fastapi }

Der erste Schritt besteht darin, FastAPI zu installieren.

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank} erstellen, sie aktivieren und dann **FastAPI installieren**:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%
```

</div>