Verwendet von Starlette:

* [`httpx`](https://www.python-httpx.org) – erforderlich, wenn Sie den `TestClient` verwenden möchten.
* [`jinja2`](https://jinja.palletsprojects.com) – erforderlich, wenn Sie die Default-Template-Konfiguration verwenden möchten.

```

Wenn Sie einen Wert als erforderlich deklarieren müssen, während Sie `Query` verwenden, deklarieren Sie einfach keinen Defaultwert:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006_an_py310.py hl[9] *}

### Erforderlich, kann `None` sein { #required-can-be-none }

Möglicherweise möchten Sie einige vordefinierte Responses haben, die für viele *Pfadoperationen* gelten, Sie möchten diese jedoch mit benutzerdefinierten Responses kombinieren, die für jede *Pfadoperation* erforderlich sind.

In diesen Fällen können Sie die Python-Technik zum „Entpacken“ eines `dict`s mit `**dict_to_unpack` verwenden:

```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",

Am häufigsten ist der „Implicit“-Flow.

Am sichersten ist der „Code“-Flow, die Implementierung ist jedoch komplexer, da mehr Schritte erforderlich sind. Da er komplexer ist, schlagen viele Anbieter letztendlich den „Implicit“-Flow vor.

/// note | Hinweis

Im Allgemeinen möchten Sie wahrscheinlich, dass das Serverprogramm (z. B. Uvicorn) beim Hochfahren des Servers automatisch gestartet wird und kein **menschliches Eingreifen** erforderlich ist, sodass immer ein Prozess mit Ihrer API ausgeführt wird (z. B. Uvicorn, welches Ihre FastAPI-Anwendung ausführt).

### Separates Programm { #separate-program }

bleiben, können die Typen nicht gleichzeitig die Validierung, Serialisierung und Dokumentation definieren. Aus diesem Grund und aufgrund einiger Designentscheidungen ist es für die Validierung, Serialisierung und automatische Schemagenerierung erforderlich, an vielen Stellen Dekoratoren hinzuzufügen. Es wird also ziemlich ausführlich.

Es kann nicht sehr gut mit verschachtelten Modellen umgehen. Wenn es sich beim JSON-Body im Request also um ein JSON-Objekt mit inneren Feldern handelt,...

* **Maschinelles Lernen**: Normalerweise sind viele „Matrix“- und „Vektor“-Multiplikationen erforderlich. Stellen Sie sich eine riesige Tabelle mit Zahlen vor, in der Sie alle Zahlen gleichzeitig multiplizieren.