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Hier ist, was Sie beachten sollten und wie Sie einen Pull Request überprüfen:

### Das Problem verstehen

* Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie **das Problem verstehen**, welches der Pull Request zu lösen versucht. Möglicherweise gibt es eine längere Diskussion dazu in einer GitHub-Diskussion oder einem GitHub-Issue.

"jedem", "jeden", "jeder", "jedes", "jene", "jenem", "jenen", "jener", "jenes", "jetzt", "kann", "kein", "keine", "keinem", "keinen", "keiner", "keines", "können", "könnte", "machen", "man", "manche", "manchem", "manchen", "mancher", "manches", "mein", "meine", "meinem", "meinen", "meiner", "meines", "mit", "muss", "musste", "nach", "nicht", "nichts", "noch", "nun", "nur", "ob", "oder", "ohne", "sehr", "sein", "seine", "seinem", "seinen", "seiner", "seines", "selbst", "sich", "sie", "ihnen", "sind",...

Wenn Sie keinen spezifischen Wert haben wollen, sondern der Parameter einfach optional sein soll, dann setzen Sie den Defaultwert auf `None`.

Aber wenn Sie wollen, dass ein Query-Parameter erforderlich ist, vergeben Sie einfach keinen Defaultwert:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial005.py hl[6:7] *}

Hier ist `needy` ein erforderlicher Query-Parameter vom Typ `str`.

Wenn Sie in Ihrem Browser eine URL wie:

```

Dennoch ist das schlussendliche Benutzererlebnis nicht das Beste. 😞

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Dies wäre die parallele äquivalente Geschichte für Hamburger. 🍔

Für ein „realeres“ Beispiel hierfür, stellen Sie sich eine Bank vor.

Bis vor kurzem hatten die meisten Banken mehrere Kassierer 👨‍💼👨‍💼👨‍💼👨‍💼 und eine große Warteschlange 🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙🕙.

</div>

/// tip | Tipp

Mit `passlib` können Sie sogar konfigurieren, Passwörter zu lesen, die von **Django**, einem **Flask**-Sicherheit-Plugin, oder vielen anderen erstellt wurden.

So könnten Sie beispielsweise die gleichen Daten aus einer Django-Anwendung in einer Datenbank mit einer FastAPI-Anwendung teilen. Oder schrittweise eine Django-Anwendung migrieren, während Sie dieselbe Datenbank verwenden.

Wenn das Programm nun Dinge in den Arbeitsspeicher lädt, zum Beispiel ein Modell für maschinelles Lernen in einer Variablen oder den Inhalt einer großen Datei in einer Variablen, verbraucht das alles **einen Teil des Arbeitsspeichers (RAM – Random Access Memory)** des Servers.

Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.

### Pfad Konverter

Mittels einer Option direkt von Starlette können Sie einen *Pfad-Parameter* deklarieren, der einen Pfad enthalten soll, indem Sie eine URL wie folgt definieren:

```

Dies ist eine fortgeschrittene Verwendung, die Sie möglicherweise nicht wirklich benötigen, aber für den Fall, dass Sie sie benötigen, ist sie vorhanden.

## Einen `APIRouter` in einen anderen einfügen

Auf die gleiche Weise, wie Sie einen `APIRouter` in eine `FastAPI`-Anwendung einbinden können, können Sie einen `APIRouter` in einen anderen `APIRouter` einbinden, indem Sie Folgendes verwenden:

Das machen Sie mit modernen Standard-Python-Typen.

Sie müssen keine neue Syntax, Methoden oder Klassen einer bestimmten Bibliothek usw. lernen.

Nur Standard-**Python+**.

Zum Beispiel für ein `int`:

```Python
item_id: int
```

oder für ein komplexeres `Item`-Modell:

```Python
item: Item
```

... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie:

* Editor-Unterstützung, einschließlich:

Durch die Validierung der Daten mit Pydantic können wir sicherstellen, dass wir beispielsweise präzise eine `list`e von `str`s mit den Scopes und einen `str` mit dem `username` haben.

Anstelle beispielsweise eines `dict`s oder etwas anderem, was später in der Anwendung zu Fehlern führen könnte und darum ein Sicherheitsrisiko darstellt.