case 14:
          k2 ^= (long) toUnsignedInt(bb.get(13)) << 40; // fall through
        case 13:
          k2 ^= (long) toUnsignedInt(bb.get(12)) << 32; // fall through
        case 12:
          k2 ^= (long) toUnsignedInt(bb.get(11)) << 24; // fall through
        case 11:
          k2 ^= (long) toUnsignedInt(bb.get(10)) << 16; // fall through
        case 10:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Hinweis

Beachten Sie, dass in diesem Fall das `item`, welches vom Body genommen wird, optional ist. Da es `None` als Defaultwert hat.

///

## Mehrere Body-Parameter

In diesem Fall werden sie auf alle *Pfadoperationen* in der Anwendung angewendet:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py39.py hl[16] *}

Und alle Ideen aus dem Abschnitt über das [Hinzufügen von `dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren*](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} gelten weiterhin, aber in diesem Fall für alle *Pfadoperationen* in der Anwendung.

### OpenAPI

**FastAPI** generiert ein „Schema“ mit all Ihren APIs unter Verwendung des **OpenAPI**-Standards zur Definition von APIs.

#### „Schema“

Ein „Schema“ ist eine Definition oder Beschreibung von etwas. Nicht der eigentliche Code, der es implementiert, sondern lediglich eine abstrakte Beschreibung.

#### API-„Schema“

Nicht die Klasse selbst (die bereits aufrufbar ist), sondern eine Instanz dieser Klasse.

Dazu deklarieren wir eine Methode `__call__`:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[12] *}

Sie möchten den externen Anbieter wahrscheinlich einmal testen, ihn aber nicht unbedingt bei jedem weiteren ausgeführten Test aufrufen.

In diesem Fall können Sie die Abhängigkeit, die diesen Anbieter aufruft, überschreiben und eine benutzerdefinierte Abhängigkeit verwenden, die einen Scheinbenutzer zurückgibt, nur für Ihre Tests.

Der springende Punkt ist, dass eine Abhängigkeit aufrufbar („callable“) sein sollte.

Ein „**Callable**“ in Python ist etwas, das wie eine Funktion aufgerufen werden kann („to call“).

Wenn Sie also ein Objekt `something` haben (das möglicherweise _keine_ Funktion ist) und Sie es wie folgt aufrufen (ausführen) können:

```Python
something()
```

oder

```Python

/files/{file_path:path}
```

In diesem Fall ist der Name des Parameters `file_path`. Der letzte Teil, `:path`, sagt aus, dass der Parameter ein *Pfad* sein soll.

Sie verwenden das also wie folgt:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial004.py hl[6] *}

/// tip | Tipp

Der Parameter könnte einen führenden Schrägstrich (`/`) haben, wie etwa in `/home/johndoe/myfile.txt`.

## Was ist „Dependency Injection“

**„Dependency Injection“** bedeutet in der Programmierung, dass es für Ihren Code (in diesem Fall Ihre *Pfadoperation-Funktionen*) eine Möglichkeit gibt, Dinge zu deklarieren, die er verwenden möchte und die er zum Funktionieren benötigt: „Abhängigkeiten“ – „Dependencies“.

Der Inhalt, den Sie von Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zurückgeben, wird in diese `Response` eingefügt.

Und wenn diese `Response` einen JSON-Medientyp (`application/json`) hat, wie es bei `JSONResponse` und `UJSONResponse` der Fall ist, werden die von Ihnen zurückgegebenen Daten automatisch mit jedem Pydantic `response_model` konvertiert (und gefiltert), das Sie im *Pfadoperation-Dekorator* deklariert haben.

/// note | Hinweis