# 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 }

Seit der Veröffentlichung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py39.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 }

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_py39.py hl[24:31] *}

/// tip | Tipp

Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

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

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()

* 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.

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

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

Es wird nur einmal generiert und dann wird dasselbe zwischengespeicherte Schema für die nächsten <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> verwendet.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[13:14,25:26] *}

**FastAPI** weiß, was jeweils zu tun ist und wie dasselbe Objekt wiederverwendet werden kann, sodass alle Hintergrundtasks zusammengeführt und anschließend im Hintergrund ausgeführt werden:


{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py hl[13,15,22,25] *}

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