* Si estás comparando FastAPI, compáralo con un framework de aplicación web (o conjunto de herramientas) que proporcione validación de datos, serialización y documentación, como Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. Frameworks con validación de datos, serialización y documentación automáticas integradas....

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### <a href="https://moltenframework.com/" class="external-link" target="_blank">Molten</a> { #molten }

Descubrí Molten en las primeras etapas de construcción de **FastAPI**. Y tiene ideas bastante similares:

* Basado en las anotaciones de tipos de Python.
* Validación y documentación a partir de estos tipos.

Sie sollten dies tun, nachdem Sie alle Ihre *Pfadoperationen* hinzugefügt haben.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *}

/// tip | Tipp

Wenn Sie `app.openapi()` manuell aufrufen, sollten Sie vorher die `operationId`s aktualisiert haben.

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/// warning | Achtung

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}

`PUT` wird verwendet, um Daten zu empfangen, die die existierenden Daten ersetzen sollen.

### Warnung bezüglich des Ersetzens { #warning-about-replacing }

Das bedeutet, dass, wenn Sie den Artikel `bar` aktualisieren wollen, mittels `PUT` und folgendem Body:

```Python
{
    "name": "Barz",
    "price": 3,
    "description": None,
}
```

... aber lesen Sie weiter, um zu sehen, wie man das anders lösen kann.

## Rückgabewert und Datenfilterung { #return-type-and-data-filtering }

Führen wir unser vorheriges Beispiel fort. Wir wollten **die Funktion mit einem Typ annotieren**, aber wir wollten in der Funktion tatsächlich etwas zurückgeben, das **mehr Daten** enthält.

Im Allgemeinen handelt es sich bei ASGI-Middleware um Klassen, die als erstes Argument eine ASGI-Anwendung erwarten.

In der Dokumentation für ASGI-Middlewares von Drittanbietern wird Ihnen wahrscheinlich gesagt, dass Sie etwa Folgendes tun sollen:

```Python
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

Sie müssen also sicherstellen, dass Ihre Daten vom richtigen Typ sind. Z. B. sollten diese mit JSON kompatibel sein, wenn Sie eine `JSONResponse` zurückgeben.

Und auch, dass Sie keine Daten senden, die durch ein `response_model` hätten gefiltert werden sollen.

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### Mehr Informationen { #more-info }

/// note | Technische Details

Wenn Sie keinen spezifischen Wert haben wollen, sondern der Parameter einfach optional sein soll, dann setzen Sie den Defaultwert auf `None`.

Aber wenn Sie wollen, dass ein Query-Parameter erforderlich ist, vergeben Sie einfach keinen Defaultwert:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial005_py39.py hl[6:7] *}

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//// tab | Info

Der Promptdesigner kann entscheiden, ob neutrale Anführungszeichen in typografische Anführungszeichen umgewandelt werden sollen. Es ist in Ordnung, sie unverändert zu lassen.

Siehe zum Beispiel den Abschnitt `### Quotes` in `docs/de/llm-prompt.md`.

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## Anführungszeichen in Codeschnipseln { #quotes-in-code-snippets }

//// tab | Test

Diese Dokumentation wird in der Swagger-Oberfläche unter `/docs` in Ihrer API angezeigt und zeigt externen Entwicklern, wie diese die *externe API* erstellen sollten.

In diesem Beispiel wird nicht der Callback selbst implementiert (das könnte nur eine Codezeile sein), sondern nur der Dokumentationsteil.

/// tip | Tipp

Der eigentliche Callback ist nur ein HTTP-Request.