There's no waiting 🕙 anywhere, just a lot of work to be done, on multiple places of the house.

You could have turns as in the burgers example, first the living room, then the kitchen, but as you are not waiting 🕙 for anything, just cleaning and cleaning, the turns wouldn't affect anything.

It would take the same amount of time to finish with or without turns (concurrency) and you would have done the same amount of work.

It can't handle nested models very well. So, if the JSON body in the request is a JSON object that has inner fields that in turn are nested JSON objects, it cannot be properly documented and validated.

!!! check "Inspired **FastAPI** to"
    Use Python types to have great editor support.

In dem oder den DNS-Server(n) würden Sie einen Eintrag (einen „`A record`“) konfigurieren, um mit **Ihrer Domain** auf die öffentliche **IP-Adresse Ihres Servers** zu verweisen.

Sie würden dies wahrscheinlich nur einmal tun, beim ersten Mal, wenn Sie alles einrichten.

!!! tip "Tipp"
    Dieser Domainnamen-Aspekt liegt weit vor HTTPS, aber da alles von der Domain und der IP-Adresse abhängt, lohnt es sich, das hier zu erwähnen.

### DNS

* etc.

## Simple and Powerful

Although the hierarchical dependency injection system is very simple to define and use, it's still very powerful.

You can define dependencies that in turn can define dependencies themselves.

## Update the dependencies

Now we are going to update our dependencies.

We want to get the `current_user` *only* if this user is active.

So, we create an additional dependency `get_current_active_user` that in turn uses `get_current_user` as a dependency.

Both of these dependencies will just return an HTTP error if the user doesn't exist, or if is inactive.

    ```

And all of them can use `yield`.

In this case `dependency_c`, to execute its exit code, needs the value from `dependency_b` (here named `dep_b`) to still be available.

And, in turn, `dependency_b` needs the value from `dependency_a` (here named `dep_a`) to be available for its exit code.

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="18-19  26-27"

# Pfad-Parameter und Validierung von Zahlen

So wie Sie mit `Query` für Query-Parameter zusätzliche Validierungen und Metadaten hinzufügen können, können Sie das mittels `Path` auch für Pfad-Parameter tun.

## `Path` importieren

Importieren Sie zuerst `Path` von `fastapi`, und importieren Sie `Annotated`.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="1  3"
    {!> ../../../docs_src/path_params_numeric_validations/tutorial001_an_py310.py!}
    ```

Sie können auch `response_model=None` verwenden, um das Erstellen eines Responsemodells für diese *Pfadoperation* zu unterbinden. Sie könnten das tun wollen, wenn sie Dinge annotieren, die nicht gültige Pydantic-Felder sind. Ein Beispiel dazu werden Sie in einer der Abschnitte unten sehen.

## Dieselben Eingabedaten zurückgeben

### Kompakt

Es gibt für alles sensible **Defaultwerte**, mit optionaler Konfiguration überall. Alle Parameter können feinjustiert werden, damit sie tun, was Sie benötigen, und die API definieren, die Sie brauchen.

Aber standardmäßig **„funktioniert einfach alles“**.

### Validierung

* Validierung für die meisten (oder alle?) Python-**Datentypen**, hierzu gehören:

OpenAPI bietet nicht die Möglichkeit, dass ein *Pfad-Parameter* seinerseits einen *Pfad* enthalten kann, das würde zu Szenarios führen, die schwierig zu testen und zu definieren sind.

Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.

### Pfad Konverter