@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: str | None = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

<details markdown="1">
<summary>Oder verwenden Sie <code>async def</code> ...</summary>

Wenn Ihr Code `async` / `await` verwendet, benutzen Sie `async def`:

```Python hl_lines="7  12"
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
async def read_root():

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Dieser `entrypoint` teilt dem `fastapi`-Befehl mit, dass er die App folgendermaßen importieren soll:

```python
from main import app
```

Wenn Ihr Code so strukturiert wäre:

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

Dann würden Sie den `entrypoint` so setzen:

```toml
[tool.fastapi]

/// tip | Tipp

Einige Editoren prüfen, ob Funktionsparameter nicht verwendet werden, und zeigen das als Fehler an.

Wenn Sie `dependencies` im *Pfadoperation-Dekorator* verwenden, stellen Sie sicher, dass sie ausgeführt werden, während gleichzeitig Ihr Editor/Ihre Tools keine Fehlermeldungen ausgeben.

Die meisten dieser Ideen sind mehr oder weniger **unabhängig**, und in den meisten Fällen müssen Sie diese nur studieren, wenn sie direkt auf **Ihr Projekt** anwendbar sind.

Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.

/// tip | Tipp

Zuerst müssen Sie `BaseModel` von `pydantic` importieren:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Ihr Datenmodell erstellen { #create-your-data-model }

Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.

Verwenden Sie Standard-Python-Typen für alle Attribute:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden
* der Inhalt einer Datei vom System von der Festplatte gelesen und an Ihr Programm übergeben wurde
* der Inhalt, den Ihr Programm dem System übergeben hat, auf die Festplatte geschrieben wurde
* eine Remote-API-Operation beendet wurde
* Eine Datenbankoperation abgeschlossen wurde

```requirements.txt
fastapi[standard]==0.113.0
pydantic==2.8.0
```

///

## Ihr Programm ausführen { #run-your-program }

Nachdem Sie die virtuelle Umgebung aktiviert haben, können Sie Ihr Programm ausführen, und es wird das Python innerhalb Ihrer virtuellen Umgebung mit den Paketen verwenden, die Sie dort installiert haben.

<div class="termy">

### Benutzeroberfläche mit statischen Dateien testen { #test-static-files-ui }

Jetzt sollten Sie in der Lage sein, Ihr WLAN zu trennen, gehen Sie zu Ihrer Dokumentation unter [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) und laden Sie die Seite neu.

# FastAPI CLI { #fastapi-cli }

**FastAPI <abbr title="command line interface - Kommandozeileninterface">CLI</abbr>** ist ein Kommandozeilenprogramm, mit dem Sie Ihre FastAPI-App bereitstellen, Ihr FastAPI-Projekt verwalten und mehr.

Wenn Sie FastAPI installieren (z. B. mit `pip install "fastapi[standard]"`), erhalten Sie ein Kommandozeilenprogramm, das Sie im Terminal ausführen können.

### Das Docker-Image erstellen { #build-the-docker-image }

Nachdem nun alle Dateien vorhanden sind, erstellen wir das Containerimage.

* Gehen Sie zum Projektverzeichnis (dort, wo sich Ihr `Dockerfile` und Ihr `app`-Verzeichnis befindet).
* Erstellen Sie Ihr FastAPI-Image:

<div class="termy">

```console
$ docker build -t myimage .

---> 100%
```

</div>

/// tip | Tipp