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.

    ```

!!! 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:

```Python

                        "content": {
                            "application/json": {



...
```

#### Wofür OpenAPI gedacht ist

Das OpenAPI-Schema ist die Grundlage für die beiden enthaltenen interaktiven Dokumentationssysteme.

Es gibt dutzende Alternativen, die alle auf OpenAPI basieren. Sie können jede dieser Alternativen problemlos zu Ihrer mit **FastAPI** erstellten Anwendung hinzufügen.

Alles beginnt wahrscheinlich damit, dass Sie einen **Domainnamen erwerben**. Anschließend konfigurieren Sie ihn in einem DNS-Server (wahrscheinlich beim selben Cloud-Anbieter).

Sie würden wahrscheinlich einen Cloud-Server (eine virtuelle Maschine) oder etwas Ähnliches bekommen, und dieser hätte eine <abbr title="Sie ändert sich nicht">feste</abbr> **öffentliche IP-Adresse**.

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.

# Benchmarks

Unabhängige TechEmpower-Benchmarks zeigen, **FastAPI**-Anwendungen, die unter Uvicorn ausgeführt werden, gehören zu <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">den schnellsten existierenden Python-Frameworks</a>, nur Starlette und Uvicorn selbst (intern von FastAPI verwendet) sind schneller.

# Projektgenerierung – Vorlage

Sie können einen Projektgenerator für den Einstieg verwenden, welcher einen Großteil der Ersteinrichtung, Sicherheit, Datenbank und einige API-Endpunkte bereits für Sie erstellt.

Ein Projektgenerator verfügt immer über ein sehr spezifisches Setup, das Sie aktualisieren und an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen sollten, aber es könnte ein guter Ausgangspunkt für Ihr Projekt sein.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

Und auch nachdem die `response` generiert wurde, bevor sie zurückgegeben wird.

Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Header `X-Process-Time` hinzufügen, der die Zeit in Sekunden enthält, die benötigt wurde, um den Request zu verarbeiten und eine Response zu generieren:

```Python hl_lines="10  12-13"

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="8-9"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
    ```

Diese deklariert einen optionalen Abfrageparameter `q` vom Typ `str` und gibt ihn dann einfach zurück.

Das ist recht einfach (nicht sehr nützlich), hilft uns aber dabei, uns auf die Funktionsweise der Unterabhängigkeiten zu konzentrieren.

    Doch selbst wenn Sie ihn mit `None` deklarieren, oder einen Defaultwert setzen, bewirkt das nichts, er bleibt immer erforderlich.

## Sortieren Sie die Parameter, wie Sie möchten

!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie `Annotated` verwenden, ist das folgende nicht so wichtig / nicht notwendig.

Nehmen wir an, Sie möchten den Query-Parameter `q` als erforderlichen `str` deklarieren.