Und auch nachdem die `response` generiert wurde, bevor sie zurückgegeben wird.

Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Header `X-Process-Time` hinzufügen, der die Zeit in Sekunden enthält, die benötigt wurde, um den Request zu verarbeiten und eine Response zu generieren:

```Python hl_lines="10  12-13"
{!../../docs_src/middleware/tutorial001.py!}
```

```

### Zwischenspeichern des OpenAPI-Schemas

Sie können die Eigenschaft `.openapi_schema` als „Cache“ verwenden, um Ihr generiertes Schema zu speichern.

Auf diese Weise muss Ihre Anwendung das Schema nicht jedes Mal generieren, wenn ein Benutzer Ihre API-Dokumentation öffnet.

Es wird nur einmal generiert und dann wird dasselbe zwischengespeicherte Schema für die nächsten Requests verwendet.

```Python hl_lines="13-14  25-26"

        }
    }
}
```

### Benutzerdefiniertes OpenAPI-*Pfadoperation*-Schema

Das Dictionary in `openapi_extra` wird mit dem automatisch generierten OpenAPI-Schema für die *Pfadoperation* zusammengeführt (mittels Deep Merge).

Sie können dem automatisch generierten Schema also zusätzliche Daten hinzufügen.

    * Wenn Sie FastAPI nicht, und direkt Starlette (oder ein anderes Tool wie Sanic, Flask, Responder, usw.) verwenden würden, müssten Sie die gesamte Datenvalidierung und Serialisierung selbst implementieren. Ihre finale Anwendung hätte also...

Daten nehmend von:

* Dem Pfad als Parameter.
* Headern.
* Cookies.
* usw.

Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.

Es gibt jedoch Situationen, in denen Sie möglicherweise direkt auf das `Request`-Objekt zugreifen müssen.

## Details zum `Request`-Objekt

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.

Um beispielsweise eine weitere Response mit dem Statuscode `404` und einem Pydantic-Modell `Message` zu deklarieren, können Sie schreiben:

Der Abschnitt mit:

{% raw %}

```jinja
<a href="{{ url_for('read_item', id=id) }}">
```

{% endraw %}

... generiert also einen Link zu derselben URL, welche von der *Pfadoperation-Funktion* `read_item(id=id)` gehandhabt werden würde.

Mit beispielsweise der ID `42` würde dies Folgendes ergeben:

```html
<a href="/items/42">
```

* Einfache Python-Integration mit **Jupyter-Kerneln** für Remote- oder In-Docker-Entwicklung mit Erweiterungen wie Atom Hydrogen oder Visual Studio Code Jupyter.
* **Vue**-Frontend:
    * Mit Vue CLI generiert.
    * Handhabung der **JWT-Authentifizierung**.
    * Login-View.
    * Nach der Anmeldung Hauptansicht des Dashboards.
    * Haupt-Dashboard mit Benutzererstellung und -bearbeitung.
    * Bearbeitung des eigenen Benutzers.

Der Hauptanwendungsfall hierfür besteht wahrscheinlich darin, dass Sie das mal tun möchten, wenn Sie bereits über einige automatisch generierte Client-Codes/SDKs verfügen und im Moment nicht alle automatisch generierten Client-Codes/SDKs aktualisieren möchten, möglicherweise später, aber nicht jetzt.

In diesem Fall können Sie diese Funktion in **FastAPI** mit dem Parameter `separate_input_output_schemas=False` deaktivieren.

Il est également intégré à Docker. Ainsi, vous pouvez déclarer vos domaines dans les configurations de chaque application et faire en sorte qu'elles lisent ces configurations, génèrent les certificats HTTPS et servent via HTTPS à votre application automatiquement, sans nécessiter aucune modification de leurs configurations.

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