Durch das Hinzufügen eines Sterns können andere Benutzer es leichter finden und sehen, dass es für andere bereits nützlich war.

## Das GitHub-Repository auf Releases beobachten

Sie können FastAPI in GitHub beobachten (Klicken Sie oben rechts auf den Button „watch“): <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>. 👀

Der `TestClient` basiert auf <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a> und glücklicherweise können wir ihn direkt verwenden, um die API zu testen.

## Beispiel

Betrachten wir als einfaches Beispiel eine Dateistruktur ähnlich der in [Größere Anwendungen](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} und [Testen](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}:

```
.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[13] *}

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

* Obwohl diese Funktion selbst eine Abhängigkeit ist („Dependable“, etwas hängt von ihr ab), deklariert sie auch eine andere Abhängigkeit („Dependant“, sie hängt von etwas anderem ab).

```

</div>

### Die Responses betrachten

Wenn Sie nun zur URL mit dem Port für Uvicorn gehen: <a href="http://127.0.0.1:8000/app" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/app</a>, sehen Sie die normale Response:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

/// tip | Tipp

Auf diese Weise erhalten Sie das beste beider Welten: Sowohl Typannotationen mit **Tool-Unterstützung** als auch **Datenfilterung**.

## Anzeige in der Dokumentation

Wenn Sie sich die automatische Dokumentation betrachten, können Sie sehen, dass Eingabe- und Ausgabemodell beide ihr eigenes JSON-Schema haben:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Und beide Modelle werden auch in der interaktiven API-Dokumentation verwendet:

# Lernen

Hier finden Sie die einführenden Kapitel und Tutorials zum Erlernen von **FastAPI**.

Jetzt, da wir `Annotated` für unsere Metadaten deklariert haben, fügen Sie `Query` hinzu, und setzen Sie den Parameter `max_length` auf `50`:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an_py310.py hl[9] *}

Beachten Sie, dass der Defaultwert immer noch `None` ist, sodass der Parameter immer noch optional ist.

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

Sie erhalten außerdem automatische Vervollständigung für die zu sendende Payload:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | Tipp

# Pfadoperation-Konfiguration

Es gibt mehrere Konfigurations-Parameter, die Sie Ihrem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben können.

/// warning | Achtung

Beachten Sie, dass diese Parameter direkt dem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben werden, nicht der *Pfadoperation-Funktion*.

///

## Response-Statuscode

Sie können den (HTTP-)`status_code` definieren, den die Response Ihrer *Pfadoperation* verwenden soll.

## `Field` importieren

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

Beachten Sie, dass `Field` direkt von `pydantic` importiert wird, nicht von `fastapi`, wie die anderen (`Query`, `Path`, `Body`, usw.)

///

## Modellattribute deklarieren