Sie können `json_schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.

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//// tab | Pydantic v1

Insbesondere wenn die Anwendung auf **Kubernetes** läuft, werden Sie Gunicorn wahrscheinlich **nicht** verwenden wollen und stattdessen **einen einzelnen Uvicorn-Prozess pro Container** ausführen wollen, aber ich werde Ihnen später in diesem Kapitel mehr darüber erzählen.

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## Gunicorn mit Uvicorn-Workern

Aber in den meisten Fällen, wenn wir so etwas machen, wollen wir nur, dass das Modell einige der Daten **filtert/entfernt**, so wie in diesem Beispiel.

Nimmt zur Instanziierung einen anderen Satz von Argumenten entgegen als die anderen Response-Typen:

* `path` – Der Dateipfad zur Datei, die gestreamt werden soll.
* `headers` – Alle benutzerdefinierten Header, die inkludiert werden sollen, als Dictionary.
* `media_type` – Ein String, der den Medientyp angibt. Wenn nicht gesetzt, wird der Dateiname oder Pfad verwendet, um auf einen Medientyp zu schließen.

## Container und Prozesse

Ein **Containerimage** enthält normalerweise in seinen Metadaten das Standardprogramm oder den Standardbefehl, der ausgeführt werden soll, wenn der **Container** gestartet wird, sowie die Parameter, die an dieses Programm übergeben werden sollen. Sehr ähnlich zu dem, was wäre, wenn es über die Befehlszeile gestartet werden würde.

Er war eine der ersten Implementierungen eines Frameworks, die ich je gesehen hatte (vor NestJS und Molten), welches Python-Typhinweise zur Deklaration von Parametern und Requests verwendeten. Ich habe ihn mehr oder weniger zeitgleich mit Hug gefunden. Aber APIStar nutzte den OpenAPI-Standard.

Insbesondere:

* <a href="https://github.com/tiangolo" class="external-link" target="_blank"> Folgen Sie mir auf **GitHub**</a>.
    * Finden Sie andere Open-Source-Projekte, die ich erstellt habe und die Ihnen helfen könnten.
    * Folgen Sie mir, um mitzubekommen, wenn ich ein neues Open-Source-Projekt erstelle.

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.

zu erzielen, beachten Sie bitte, dass der Effekt in **FastAPI** genau gegenteilig wäre. In solchen Fällen ist es besser, `async def` zu verwenden, es sei denn, Ihre *Pfadoperation-Funktionen* verwenden Code, der blockierende <abbr title="Input/Output – Eingabe/Ausgabe: Lesen oder Schreiben von/auf Festplatte, Netzwerkkommunikation.">I/O</abbr>-Operationen durchführt.

Dennoch besteht in beiden Fällen eine gute Chance, dass **FastAPI** [immer noch schneller](index.md#performanz){.internal-link...

Aber jetzt, mit `Query(max_length=50)` innerhalb von `Annotated`, sagen wir FastAPI, dass es diesen Wert aus den Query-Parametern extrahieren soll (das hätte es sowieso gemacht 🤷) und dass wir eine **zusätzliche Validierung** für diesen Wert haben wollen (darum machen wir das, um die zusätzliche Validierung zu bekommen). 😎

FastAPI wird nun: