# Templates { #templates }

Sie können jede gewünschte Template-Engine mit **FastAPI** verwenden.

Eine häufige Wahl ist Jinja2, dasselbe, was auch von Flask und anderen Tools verwendet wird.

Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).

## Abhängigkeiten installieren { #install-dependencies }

* Es können **mehrere Prozesse** desselben **Programms** gleichzeitig ausgeführt werden.

Wenn Sie sich den „Task-Manager“ oder „Systemmonitor“ (oder ähnliche Tools) in Ihrem Betriebssystem ansehen, können Sie viele dieser laufenden Prozesse sehen.

Das Lesen einer Datei von der Festplatte ist normalerweise ein kostspieliger (langsamer) Vorgang, daher möchten Sie ihn wahrscheinlich nur einmal ausführen und dann dasselbe Einstellungsobjekt erneut verwenden, anstatt es für jeden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> zu lesen.

Aber jedes Mal, wenn wir ausführen:

```Python
Settings()

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py310.py hl[2,6] *}

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.staticfiles import StaticFiles` verwenden.

**FastAPI** stellt dasselbe `starlette.staticfiles` auch via `fastapi.staticfiles` bereit, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Es kommt aber tatsächlich direkt von Starlette.

///

### Was ist „Mounten“ { #what-is-mounting }

Das ist derselbe Mechanismus, der verwendet wird, wenn Sie beim Anmelden mit Facebook, Google, GitHub, usw. Berechtigungen erteilen:

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

## JWT-Token mit Scopes { #jwt-token-with-scopes }

Ändern Sie nun die Token-*Pfadoperation*, um die angeforderten Scopes zurückzugeben.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Tipp

Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

Aber genauso hätten wir es auch auf andere Weise validieren können.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Pydantic `bytes` für Eingabe- und Ausgabedaten { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

Und selbstverständlich können Sie dasselbe Modell so konfigurieren, dass base64 sowohl für Eingaben (*validieren*) mit `val_json_bytes` als auch für Ausgaben (*serialisieren*) mit `ser_json_bytes` verwendet wird, wenn JSON-Daten empfangen und gesendet werden.

**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette. Dasselbe gilt für `status`.

///

## OpenAPI- und API-Dokumentation { #openapi-and-api-docs }

Danach ist die gesamte Verarbeitungslogik dieselbe.

Aufgrund unserer Änderungen in `GzipRequest.body` wird der Requestbody jedoch bei Bedarf automatisch dekomprimiert, wenn er von **FastAPI** geladen wird.

## Zugriff auf den Requestbody in einem Exceptionhandler { #accessing-the-request-body-in-an-exception-handler }

/// tip | Tipp

Sie wissen jedoch bereits, wie Sie mit **FastAPI** ganz einfach eine automatische Dokumentation für eine API erstellen.

Daher werden wir dasselbe Wissen nutzen, um zu dokumentieren, wie die *externe API* aussehen sollte ... indem wir die *Pfadoperation(en)* erstellen, welche die externe API implementieren soll (die, welche Ihre API aufruft).

/// tip | Tipp