{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

... dann ist das Feld `description` **nicht erforderlich**. Weil es den Defaultwert `None` hat.

### Eingabemodell in der Dokumentation

Sie können überprüfen, dass das Feld `description` in der Dokumentation kein **rotes Sternchen** enthält, es ist nicht als erforderlich markiert:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image01.png">

Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:

//// tab | Python 3.8 nicht annotiert

/// tip | Tipp

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

///

```Python hl_lines="7"
{!> ../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial002.py!}
```

////

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[10,15] *}

### Rückgabewerte

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

Sie können also eine normale Abhängigkeit (die einen Wert zurückgibt), die Sie bereits an anderer Stelle verwenden, wiederverwenden, und auch wenn der Wert nicht verwendet wird, wird die Abhängigkeit ausgeführt:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial006_an_py39.py hl[11,16] *}

Und wir wissen, dass Editoren nicht viel Unterstützung (wie etwa Code-Vervollständigung) für `dict`s bieten können, weil sie ihre Schlüssel- und Werttypen nicht kennen.

Das können wir besser machen ...

## Was macht eine Abhängigkeit aus

Bisher haben Sie Abhängigkeiten gesehen, die als Funktionen deklariert wurden.

is,function(a){!function(a,b){"use strict";a.formUtils.registerLoadedModule("lang/de"),a(b).bind("validatorsLoaded",function(){a.formUtils.LANG={errorTitle:"Ihre Anfrage konnte nicht gesendet werden!",requiredField:"Dies ist ein Pflichtfeld",requiredFields:"Sie haben nicht alle Fragen beantwortet",badTime:"Sie haben nicht die korrekte Zeit eingegeben",badEmail:"Sie haben keine gültige E-Mail-Adresse eingegeben",badTelephone:"Sie haben keine richtige Telefonnummer eingetragen",badSecurityAnswer:"Sie...

* **Uvicorn**:
    * Bietet die beste Leistung, da außer dem Server selbst nicht viel zusätzlicher Code vorhanden ist.

Und Sie könnten dies auch tun, wenn der Datentyp in der Anfrage nicht JSON ist.

In der folgenden Anwendung verwenden wir beispielsweise weder die integrierte Funktionalität von FastAPI zum Extrahieren des JSON-Schemas aus Pydantic-Modellen noch die automatische Validierung für JSON. Tatsächlich deklarieren wir den Request-Content-Type als YAML und nicht als JSON:

//// tab | Pydantic v2

Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

## Vorbehalt

Wenn Sie umfangreiche Hintergrundberechnungen durchführen müssen und diese nicht unbedingt vom selben Prozess ausgeführt werden müssen (z. B. müssen Sie Speicher, Variablen, usw. nicht gemeinsam nutzen), könnte die Verwendung anderer größerer Tools wie z. B. <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a> von Vorteil sein.

<img src="/img/tutorial/security/image02.png">

/// note | Hinweis

Es spielt keine Rolle, was Sie in das Formular eingeben, es wird noch nicht funktionieren. Wir kommen dahin.

///

Dies ist natürlich nicht das Frontend für die Endbenutzer, aber es ist ein großartiges automatisches Tool, um Ihre gesamte API interaktiv zu dokumentieren.