Zum Beispiel, um Uvicorn zu installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install "uvicorn[standard]"

---> 100%
```

</div>

Ein ähnlicher Prozess würde für jedes andere ASGI-Serverprogramm gelten.

/// tip | Tipp

Durch das Hinzufügen von `standard` installiert und verwendet Uvicorn einige empfohlene zusätzliche Abhängigkeiten.

* `Path()`
* `Query()`
* `Header()`
* `Cookie()`
* `Body()`
* `Form()`
* `File()`

Die Schlüssel des `dict` identifizieren jedes Beispiel, und jeder Wert ist ein weiteres `dict`.

Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.

///

## Die virtuelle Umgebung aktivieren { #activate-the-virtual-environment }

Aktivieren Sie die neue virtuelle Umgebung, damit jeder Python-Befehl, den Sie ausführen oder jedes Paket, das Sie installieren, diese Umgebung verwendet.

/// tip | Tipp

Tun Sie dies **jedes Mal**, wenn Sie eine **neue Terminalsitzung** starten, um an dem Projekt zu arbeiten.

///

//// tab | Linux, macOS

<div class="termy">

* Jedes Programm, jeder Code **kann nur dann Dinge tun**, wenn er **ausgeführt** wird, wenn also ein **Prozess läuft**.
* Der Prozess kann von Ihnen oder vom Betriebssystem **terminiert** („beendet“, „gekillt“) werden. An diesem Punkt hört es auf zu laufen/ausgeführt zu werden und kann **keine Dinge mehr tun**.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002_py39.py hl[1, 7:8] *}

Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

Sie können die Eigenschaft `.openapi_schema` als „Cache“ verwenden, um Ihr generiertes Schema zu speichern.

Auf diese Weise muss Ihre Anwendung das Schema nicht jedes Mal generieren, wenn ein Benutzer Ihre API-Dokumentation öffnet.

Deklarieren Sie die erforderlichen **Header-Parameter** in einem **Pydantic-Modell** und dann den Parameter als `Header`:

{* ../../docs_src/header_param_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:14,18] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Headern** des <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> extrahieren und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell geben.

## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }

Die darunter liegende Funktion wird also für jede Argumentkombination einmal ausgeführt. Und dann werden die von jeder dieser Argumentkombinationen zurückgegebenen Werte immer wieder verwendet, wenn die Funktion mit genau derselben Argumentkombination aufgerufen wird.

In diesem Fall ist `str` der Typ-Parameter, der an `list` übergeben wird.

///

Das bedeutet: Die Variable `items` ist eine Liste – `list` – und jedes der Elemente in dieser Liste ist ein String – `str`.

Auf diese Weise kann Ihr Editor Sie auch bei der Bearbeitung von Einträgen aus der Liste unterstützen:

<img src="/img/python-types/image05.png">

/// tip | Tipp

Das Wichtige und „Magische“ hier ist, dass `get_current_user` für jede *Pfadoperation* eine andere Liste von `scopes` hat, die überprüft werden.

Alles hängt von den „Scopes“ ab, die in jeder *Pfadoperation* und jeder Abhängigkeit im Abhängigkeitsbaum für diese bestimmte *Pfadoperation* deklariert wurden.

///