Das ist, wie es sein sollte, denn wenn Sie einen Pydantic-`ValidationError` in Ihrer *Response* oder irgendwo sonst in ihrem Code haben (es sei denn, im *Request* des Clients), ist das tatsächlich ein Bug in ihrem Code.

Und während Sie den Fehler beheben, sollten ihre Clients/Benutzer keinen Zugriff auf interne Informationen über den Fehler haben, da das eine Sicherheitslücke aufdecken könnte.

### den `HTTPException`-Handler überschreiben

Stellen aufrufen**, und es wird **wie erwartet funktionieren**. Wenn es einen **erforderlichen** Parameter gibt (ohne Defaultwert), und Sie führen die Funktion ohne den benötigten Parameter aus, dann wird Ihr **Editor** Sie das mit einem Fehler wissen lassen, und **Python** wird sich auch beschweren.

Wenn Sie aber nicht `Annotated` benutzen und stattdessen die **(alte) Variante mit einem Defaultwert**, dann müssen Sie, wenn Sie die Funktion ohne FastAPI an **anderen Stellen** aufrufen,...

Wenn Sie dann an der Reihe sind, erledigen Sie tatsächliche „produktive“ Arbeit, Sie gehen das Menü durch, entscheiden sich, was Sie möchten, bekunden Ihre und die Wahl Ihres Schwarms, bezahlen, prüfen, ob Sie die richtige Menge Geld oder die richtige Karte geben, prüfen, ob die Rechnung korrekt ist, prüfen, dass die Bestellung die richtigen Artikel enthält, usw.

### Einen TypeScript-Client mit benutzerdefinierten Operation-IDs generieren

Wenn Sie nun den Client erneut generieren, werden Sie feststellen, dass er über die verbesserten Methodennamen verfügt:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image07.png">

Wie Sie sehen, haben die Methodennamen jetzt den Tag und dann den Funktionsnamen, aber keine Informationen aus dem URL-Pfad und der HTTP-Operation.

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Nachdem wir nun den Unterschied zwischen den Begriffen **Prozess** und **Programm** kennen, sprechen wir weiter über das Deployment.

## Beim Hochfahren ausführen

(z. B. in **Kubernetes**). Auf diese Weise ist es in der Lage, die Container auf den **verfügbaren Maschinen** zu replizieren, wobei die von denen benötigte Speichermenge und die auf den Maschinen im Cluster verfügbare Menge berücksichtigt werden.

Wenn Ihre Anwendung **einfach** ist, wird dies wahrscheinlich **kein Problem darstellen** und Sie müssen möglicherweise keine festen Speichergrenzen angeben. Wenn Sie jedoch **viel Speicher verbrauchen** (z. B. bei **Modellen für maschinelles...

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden

Sie können den *Pfadoperation-Dekorator*-Parameter `response_model_exclude_unset=True` setzen:

///

### Den automatischen Server von `root_path` deaktivieren

Wenn Sie nicht möchten, dass **FastAPI** einen automatischen Server inkludiert, welcher `root_path` verwendet, können Sie den Parameter `root_path_in_servers=False` verwenden:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004.py hl[9] *}

Dann wird er nicht in das OpenAPI-Schema aufgenommen.

* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein `dict` zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info

FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.

* Dann beginnt er zu lauschen: `Listening at: http://0.0.0.0:80`.
* Dann erkennt er, dass er die Workerklasse `uvicorn.workers.UvicornWorker` verwenden muss.
* Und dann werden **4 Worker** gestartet, jeder mit seiner eigenen PID: `19511`, `19513`, `19514` und `19515`.