Durch das Hinzufügen eines Sterns können andere Benutzer es leichter finden und sehen, dass es für andere bereits nützlich war.

## Das GitHub-Repository auf Releases beobachten

Sie können FastAPI in GitHub beobachten (Klicken Sie oben rechts auf den Button „watch“): <a href="https://github.com/fastapi/fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/fastapi/fastapi</a>. 👀

Der `TestClient` basiert auf <a href="https://www.python-httpx.org" class="external-link" target="_blank">HTTPX</a> und glücklicherweise können wir ihn direkt verwenden, um die API zu testen.

## Beispiel

Betrachten wir als einfaches Beispiel eine Dateistruktur ähnlich der in [Größere Anwendungen](../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank} und [Testen](../tutorial/testing.md){.internal-link target=_blank}:

```
.

```

</div>

### Die Responses betrachten

Wenn Sie nun zur URL mit dem Port für Uvicorn gehen: <a href="http://127.0.0.1:8000/app" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/app</a>, sehen Sie die normale Response:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

/// tip | "Tipp"

/// tip | "Tipp"

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="13"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial005.py!}
```

////

Betrachten wir die deklarierten Parameter:

* Obwohl diese Funktion selbst eine Abhängigkeit ist („Dependable“, etwas hängt von ihr ab), deklariert sie auch eine andere Abhängigkeit („Dependant“, sie hängt von etwas anderem ab).

Auf diese Weise erhalten Sie das beste beider Welten: Sowohl Typannotationen mit **Tool-Unterstützung** als auch **Datenfilterung**.

## Anzeige in der Dokumentation

Wenn Sie sich die automatische Dokumentation betrachten, können Sie sehen, dass Eingabe- und Ausgabemodell beide ihr eigenes JSON-Schema haben:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Und beide Modelle werden auch in der interaktiven API-Dokumentation verwendet:

# Pfadoperation-Konfiguration

Es gibt mehrere Konfigurations-Parameter, die Sie Ihrem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben können.

/// warning | "Achtung"

Beachten Sie, dass diese Parameter direkt dem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben werden, nicht der *Pfadoperation-Funktion*.

///

## Response-Statuscode

Sie können den (HTTP-)`status_code` definieren, den die Response Ihrer *Pfadoperation* verwenden soll.

```JSON
{"item_id":3}
```

/// check

Beachten Sie, dass der Wert, den Ihre Funktion erhält und zurückgibt, die Zahl `3` ist, also ein `int`. Nicht der String `"3"`, also ein `str`.

/// tip | "Tipp"

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="4"
{!> ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py!}
```

////

/// warning | "Achtung"

Beachten Sie, dass `Field` direkt von `pydantic` importiert wird, nicht von `fastapi`, wie die anderen (`Query`, `Path`, `Body`, usw.)

///

## Modellattribute deklarieren

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

Sie erhalten außerdem automatische Vervollständigung für die zu sendende Payload:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | "Tipp"

Wenn Sie Ihre API sichern möchten, gibt es mehrere bessere Dinge, die Sie tun können, zum Beispiel:

* Stellen Sie sicher, dass Sie über gut definierte Pydantic-Modelle für Ihre Requestbodys und Responses verfügen.