Und dann kann Docker **den Cache für den nächsten Schritt verwenden**, der diese Abhängigkeiten herunterlädt und installiert. Und hier **sparen wir viel Zeit**. ✨ ... und vermeiden die Langeweile beim Warten. 😪😆

Das Herunterladen und Installieren der Paketabhängigkeiten **könnte Minuten dauern**, aber die Verwendung des **Cache** würde höchstens **Sekunden** dauern.

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app.dependency_overrides = {}
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/// tip | Tipp

Wenn Sie eine Abhängigkeit nur während einiger Tests überschreiben möchten, können Sie die Überschreibung zu Beginn des Tests (innerhalb der Testfunktion) festlegen und am Ende (am Ende der Testfunktion) zurücksetzen.

Diese werden zum OpenAPI-Schema hinzugefügt und von den automatischen Dokumentations-Benutzeroberflächen verwendet:

<img src="/img/tutorial/path-operation-configuration/image01.png">

### Tags mittels Enumeration { #tags-with-enums }

* usw.

## Einfach und leistungsstark { #simple-and-powerful }

Obwohl das hierarchische Dependency Injection System sehr einfach zu definieren und zu verwenden ist, ist es dennoch sehr mächtig.

Sie können Abhängigkeiten definieren, die selbst wiederum Abhängigkeiten definieren können.

Sie wird direkt in FastAPI importiert/inkludiert, sodass Sie sie von `fastapi` importieren können und vermeiden, versehentlich das alternative `BackgroundTask` (ohne das `s` am Ende) von `starlette.background` zu importieren.

Aber jetzt, da FastAPI 0.99.0 und höher, OpenAPI 3.1.0 verwendet, das JSON Schema 2020-12 verwendet, und Swagger UI 5.0.0 und höher, ist alles konsistenter und die Beispiele sind in JSON Schema enthalten.

### Swagger-Benutzeroberfläche und OpenAPI-spezifische `examples` { #swagger-ui-and-openapi-specific-examples }

Sehen wir uns das alles anhand eines Beispiels an.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln eine Anwendung, mit der Sie Rechnungen erstellen können.

Diese Rechnungen haben eine `id`, einen optionalen `title`, einen `customer` (Kunde) und ein `total` (Gesamtsumme).

Der Benutzer Ihrer API (ein externer Entwickler) erstellt mit einem POST-Request eine Rechnung in Ihrer API.

Dann wird Ihre API (stellen wir uns vor):

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, die Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[106,108:116] *}

## Den `username` und das Format der Daten überprüfen { #verify-the-username-and-data-shape }

Wir verifizieren, dass wir einen `username` erhalten, und extrahieren die Scopes.