Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.

### Pfad-Konverter { #path-convertor }

Mittels einer Option direkt von Starlette können Sie einen *Pfad-Parameter* deklarieren, der einen Pfad enthalten soll, indem Sie eine URL wie folgt definieren:

```

## Eine Anwendung mit Callbacks { #an-app-with-callbacks }

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

### Mehrere Container { #multiple-containers }

Wenn Sie **mehrere Container** haben, von denen wahrscheinlich jeder einen **einzelnen Prozess** ausführt (z. B. in einem **Kubernetes**-Cluster), dann möchten Sie wahrscheinlich einen **separaten Container** haben, welcher die Arbeit der **Vorab-Schritte** in einem einzelnen Container, mit einem einzelnen Prozess ausführt, **bevor** die replizierten Workercontainer ausgeführt werden.

/// info | Info

Der Vorteil des Auslösens einer Exception gegenüber dem Zurückgeben eines Wertes wird im Abschnitt über Abhängigkeiten und Sicherheit deutlicher werden.

In diesem Beispiel lösen wir eine Exception mit einem Statuscode von `404` aus, wenn der Client einen Artikel mit einer nicht existierenden ID anfordert:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial001_py39.py hl[11] *}

### Einen einzelnen Helden mit `HeroPublic` lesen { #read-one-hero-with-heropublic }

Wir können einen einzelnen Helden **lesen**:

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[75:80] hl[77] *}

### Einen Helden mit `HeroUpdate` aktualisieren { #update-a-hero-with-heroupdate }

Wir können einen Helden **aktualisieren**. Dafür verwenden wir eine HTTP-`PATCH`-Operation.

## Bodys mit beliebigen `dict`s { #bodies-of-arbitrary-dicts }

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attributnamen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

#### Tupel und Menge { #tuple-and-set }

Das Gleiche gilt für die Deklaration eines Tupels – `tuple` – und einer Menge – `set`:

{* ../../docs_src/python_types/tutorial007_py39.py hl[1] *}

Das bedeutet:

* Die Variable `items_t` ist ein `tuple` mit 3 Elementen, einem `int`, einem weiteren `int` und einem `str`.
* Die Variable `items_s` ist ein `set`, und jedes seiner Elemente ist vom Typ `bytes`.

/// info | Info

Dies ist verfügbar seit Pydantic Version 2 oder höher. 😎

///

/// tip | Tipp

Wenn Sie irgendeine Art von Validierung durchführen müssen, die eine Kommunikation mit einer **externen Komponente** erfordert, wie z. B. einer Datenbank oder einer anderen API, sollten Sie stattdessen **FastAPI-Abhängigkeiten** verwenden. Sie werden diese später kennenlernen.

### Auf einem entfernten Server { #in-a-remote-server }

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

In neueren Versionen von Python gibt es auch einen **asynchronen Kontextmanager**. Sie würden ihn mit `async with` verwenden:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```