Sie sollte wie eine normale FastAPI-*Pfadoperation* aussehen:

* Sie sollte wahrscheinlich eine Deklaration des Bodys enthalten, die sie erhalten soll, z. B. `body: InvoiceEvent`.
* Und sie könnte auch eine Deklaration der Response enthalten, die zurückgegeben werden soll, z. B. `response_model=InvoiceEventReceived`.

```Python hl_lines="16-18  21-22  28-32"
{!../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

In Ihrem Client erhalten Sie eine JSON-Response, wie etwa:

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## Pfad Parameter die Pfade enthalten

Angenommen, Sie haben eine *Pfadoperation* mit einem Pfad `/files/{file_path}`.

Aber `file_path` soll selbst einen *Pfad* enthalten, etwa `home/johndoe/myfile.txt`.

Es wird eine Liste benötigt, die für jedes Tag ein Dict enthält.

Jedes Dict kann Folgendes enthalten:

* `name` (**erforderlich**): ein `str` mit demselben Tag-Namen, den Sie im Parameter `tags` in Ihren *Pfadoperationen* und `APIRouter`n verwenden.
* `description`: ein `str` mit einer kurzen Beschreibung für das Tag. Sie kann Markdown enthalten und wird in der Benutzeroberfläche der Dokumentation angezeigt.

Dies unterscheidet sich von der Verwendung eines `APIRouter`, da eine gemountete Anwendung völlig unabhängig ist. Die OpenAPI und Dokumentation Ihrer Hauptanwendung enthalten nichts von der gemounteten Anwendung, usw.

Weitere Informationen hierzu finden Sie im [Handbuch für fortgeschrittene Benutzer](../advanced/index.md){.internal-link target=_blank}.

## Einzelheiten

Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.

```

////

In obigem Beispiel werden die Nachrichten, *nachdem* die Response gesendet wurde, in die Datei `log.txt` geschrieben.

Wenn im Request ein Query-Parameter enthalten war, wird dieser in einem Hintergrundtask in das Log geschrieben.

Und dann schreibt ein weiterer Hintergrundtask, der in der *Pfadoperation-Funktion* erstellt wird, eine Nachricht unter Verwendung des Pfad-Parameters `email`.

                        * Dieser `security_scopes`-Parameter hat ein Attribut `scopes` mit einer `list`e, die alle oben deklarierten Scopes enthält, sprich:
                            * `security_scopes.scopes` enthält `["me", "items"]` für die *Pfadoperation* `read_own_items`.
                            * `security_scopes.scopes` enthält `["me"]` für die *Pfadoperation* `read_users_me`, da das in der Abhängigkeit `get_current_active_user` deklariert ist.

    * Sie würden eine Anwendung nicht direkt in Uvicorn schreiben. Das würde bedeuten, dass Ihr Code zumindest mehr oder weniger den gesamten von Starlette (oder **FastAPI**) bereitgestellten Code enthalten müsste. Und wenn Sie das täten, hätte Ihre endgültige Anwendung den gleichen Overhead wie die Verwendung eines Frameworks nebst Minimierung Ihres Anwendungscodes und der Fehler.

////

//// tab | Python 3.8+

```Python hl_lines="9-13  15-16  20"
{!> ../../docs_src/response_model/tutorial003_01.py!}
```

////

Damit erhalten wir Tool-Unterstützung, vom Editor und mypy, da dieser Code hinsichtlich der Typen korrekt ist, aber wir erhalten auch die Datenfilterung von FastAPI.

Wie funktioniert das? Schauen wir uns das mal an. 🤓

### Typannotationen und Tooling

Wenn ein eingehender Request nicht korrekt validiert wird, wird eine „400“-Response gesendet.

## `GZipMiddleware`

Verarbeitet GZip-Responses für alle Requests, die `"gzip"` im `Accept-Encoding`-Header enthalten.

Diese Middleware verarbeitet sowohl Standard- als auch Streaming-Responses.

```Python hl_lines="2  6"
{!../../docs_src/advanced_middleware/tutorial003.py!}
```

Die folgenden Argumente werden unterstützt: