<img src="/img/tutorial/metadata/image02.png">

### Reihenfolge der Tags { #order-of-tags }

Die Reihenfolge der Tag-Metadaten-Dictionarys definiert auch die Reihenfolge, in der diese in der Benutzeroberfläche der Dokumentation angezeigt werden.

* `title`: Der OpenAPI-Titel, der in der Dokumentation angezeigt wird.
* `version`: Die Version Ihrer API, z. B. `2.5.0`.
* `openapi_version`: Die Version der verwendeten OpenAPI-Spezifikation. Standardmäßig die neueste Version: `3.1.0`.
* `summary`: Eine kurze Zusammenfassung der API.
* `description`: Die Beschreibung Ihrer API. Dies kann Markdown enthalten und wird in der Dokumentation angezeigt.

Das Hinzufügen eines `\f` (ein maskiertes „Form Feed“-Zeichen) führt dazu, dass **FastAPI** die für OpenAPI verwendete Ausgabe an dieser Stelle abschneidet.

Sie wird nicht in der Dokumentation angezeigt, aber andere Tools (wie z. B. Sphinx) können den Rest verwenden.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:27] *}

## Zusätzliche Responses { #additional-responses }

Sie können <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown" class="external-link" target="_blank">Markdown</a> im Docstring schreiben, es wird korrekt interpretiert und angezeigt (unter Berücksichtigung der Einrückung des Docstring).

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial004_py310.py hl[17:25] *}

Es wird in der interaktiven Dokumentation verwendet:

<img src="/img/tutorial/debugging/image01.png">

---

Wenn Sie Pycharm verwenden, können Sie:

* Das Menü „Run“ öffnen.
* Die Option „Debug ...“ auswählen.
* Ein Kontextmenü wird angezeigt.
* Die zu debuggende Datei auswählen (in diesem Fall `main.py`).

Der Server wird dann mit Ihrem **FastAPI**-Code gestartet, an Ihren Haltepunkten angehalten, usw.

So könnte es aussehen:

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }

      "input": "foo"
    }
  ]
}
```

Der Pfad-Parameter `item_id` hatte den Wert `"foo"`, was kein `int` ist.

Die gleiche Fehlermeldung würde angezeigt werden, wenn Sie ein `float` (also eine Kommazahl) statt eines `int`s übergeben würden, wie etwa in: <a href="http://127.0.0.1:8000/items/4.2" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/4.2</a>

/// check | Testen

```

### Template-Kontextwerte { #template-context-values }

Im HTML, welches enthält:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

... wird die `id` angezeigt, welche dem „Kontext“-`dict` entnommen wird, welches Sie übergeben haben:

```Python
{"id": id}
```

Mit beispielsweise einer ID `42` würde das wie folgt gerendert werden:

```html
Item ID: 42
```

Als Nächstes fügen wir den Code hinzu, um zu dokumentieren, wie diese *externe API* aussehen sollte, um den Callback von *Ihrer API* zu empfangen.

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.

## Automatische Dokumentation { #automatic-docs }

Die JSON-Schemas Ihrer Modelle werden Teil Ihres OpenAPI-generierten Schemas und in der interaktiven API-Dokumentation angezeigt:

<img src="/img/tutorial/body/image01.png">

Und werden auch in der API-Dokumentation innerhalb jeder *Pfadoperation*, die sie benötigt, verwendet:

<img src="/img/tutorial/body/image02.png">