Parameter werden anhand ihres Namens erkannt:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}

## Erforderliche Query-Parameter

Wenn Sie einen Defaultwert für Nicht-Pfad-Parameter deklarieren (Bis jetzt haben wir nur Query-Parameter gesehen), dann ist der Parameter nicht erforderlich.

constraints.Mod11Check.message = Die Modulo-11-Prüfsumme von {value} ist falsch.
constraints.ModCheck.message = Die {modType}-Prüfsumme von {value} ist falsch.
constraints.NotBlank.message = {item} ist erforderlich.
constraints.NotEmpty.message = {item} ist erforderlich.
constraints.ParametersScriptAssert.message = Der Skriptausdruck "{script}" ist nicht wahr.
constraints.Range.message = {item} muss zwischen {min} und {max} liegen.

* <a href="https://jinja.palletsprojects.com" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - erforderlich, wenn Sie die Standardkonfiguration für Templates verwenden möchten.

So sieht die Hierarchie der Abhängigkeiten und Scopes aus:

* Die *Pfadoperation* `read_own_items` hat:
    * Erforderliche Scopes `["items"]` mit der Abhängigkeit:
    * `get_current_active_user`:
        * Die Abhängigkeitsfunktion `get_current_active_user` hat:
            * Erforderliche Scopes `["me"]` mit der Abhängigkeit:
            * `get_current_user`:
                * Die Abhängigkeitsfunktion `get_current_user` hat:

labels.purgeSearchLogDay=Suchprotokoll löschen
labels.query=Abfrage
labels.queryId=Abfrage-ID
labels.rt=rt
labels.searchLog=Suchprotokoll
labels.sort=Sortieren
labels.start=Start
labels.loginRequired=Anmeldung erforderlich
labels.loginLink=Anmeldelink anzeigen
labels.threadName=Thread-Name
labels.url=URL
labels.userFavorite=Favoritenprotokoll
labels.userInfo=Benutzerinformationen
labels.webApiJson=JSON-Antwort

### Beim Hochfahren automatisch ausführen

Im Allgemeinen möchten Sie wahrscheinlich, dass das Serverprogramm (z. B. Uvicorn) beim Hochfahren des Servers automatisch gestartet wird und kein **menschliches Eingreifen** erforderlich ist, sodass immer ein Prozess mit Ihrer API ausgeführt wird (z. B. Uvicorn, welches Ihre FastAPI-Anwendung ausführt).

### Separates Programm

* **Maschinelles Lernen**: Normalerweise sind viele „Matrix“- und „Vektor“-Multiplikationen erforderlich. Stellen Sie sich eine riesige Tabelle mit Zahlen vor, in der Sie alle Zahlen gleichzeitig multiplizieren.

Jetzt können Sie die *Pfadoperationen* für die benutzerdefinierten Dokumentationen erstellen.

Sie können die internen Funktionen von FastAPI wiederverwenden, um die HTML-Seiten für die Dokumentation zu erstellen und ihnen die erforderlichen Argumente zu übergeben:

* `openapi_url`: die URL, unter welcher die HTML-Seite für die Dokumentation das OpenAPI-Schema für Ihre API abrufen kann. Sie können hier das Attribut `app.openapi_url` verwenden.

Und wenn es irgendeinen anderen Stil- oder Konsistenz-Bedarf gibt, bitte ich direkt darum oder füge zusätzliche Commits mit den erforderlichen Änderungen hinzu.

### Den Code überprüfen

* Prüfen und lesen Sie den Code, fragen Sie sich, ob er Sinn macht, **führen Sie ihn lokal aus** und testen Sie, ob er das Problem tatsächlich löst.