Alternatively, if you don't have a way to provide a command line option like `--root-path` or equivalent, you can set the `root_path` parameter when creating your FastAPI app:

```Python hl_lines="3"
{!../../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002.py!}
```

Passing the `root_path` to `FastAPI` would be the equivalent of passing the `--root-path` command line option to Uvicorn or Hypercorn.

### About `root_path`

## Server Machine and Server Program

There's a small detail about names to keep in mind. 💡

The word "**server**" is commonly used to refer to both the remote/cloud computer (the physical or virtual machine) and also the program that is running on that machine (e.g. Uvicorn).

Just keep in mind that when you read "server" in general, it could refer to one of those two things.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann wird Ihre API (beispielsweise):

* die Rechnung an einen Kunden des externen Entwicklers senden.
* das Geld einsammeln.

    * Diese Zertifikate werden tatsächlich vom Dritten **erworben** und nicht „generiert“.
* Zertifikate haben eine **Lebensdauer**.
    * Sie **verfallen**.
    * Und dann müssen sie vom Dritten **erneuert**, **erneut erworben** werden.
* Die Verschlüsselung der Verbindung erfolgt auf **TCP-Ebene**.
    * Das ist eine Schicht **unter HTTP**.
    * Die Handhabung von **Zertifikaten und Verschlüsselung** erfolgt also **vor HTTP**.

## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“

Dann können Sie eine weitere Abhängigkeitsfunktion (ein „Dependable“) erstellen, die gleichzeitig eine eigene Abhängigkeit deklariert (also auch ein „Dependant“ ist):

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="13"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py!}

    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py!}
    ```

!!! info
    Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.

## Bodys aus reinen Listen

Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

Dies sind die <abbr title="Exception – Ausnahme, Fehler: Python-Objekt, das einen Fehler nebst Metadaten repräsentiert">Exceptions</abbr>, die Sie auslösen können, um dem Client Fehler zu berichten.

Wenn Sie eine Exception auslösen, wird, wie es bei normalem Python der Fall wäre, der Rest der Ausführung abgebrochen. Auf diese Weise können Sie diese Exceptions von überall im Code werfen, um einen Request abzubrechen und den Fehler dem Client anzuzeigen.

Zum Beispiel könnte der Projektgenerator <a href="https://github.com/tiangolo/full-stack-fastapi-postgresql" class="external-link" target="_blank">Full Stack FastAPI PostgreSQL</a> eine bessere Alternative sein, da er aktiv gepflegt und genutzt wird. Und er enthält alle neuen Funktionen und Verbesserungen.

But when checking benchmarks and comparisons you should keep the following in mind.

## Benchmarks and speed

When you check the benchmarks, it is common to see several tools of different types compared as equivalent.

* data validation
* data serialization
* data documentation, etc.

This works the same way as with Pydantic models. And it is actually achieved in the same way underneath, using Pydantic.

!!! info
    Keep in mind that dataclasses can't do everything Pydantic models can do.

    So, you might still need to use Pydantic models.