* **Typ-Prüfungen**.

... und **FastAPI** verwendet dieselben Deklarationen, um:

* **Anforderungen** zu definieren: aus Anfrage-Pfadparametern, Abfrageparametern, Header-Feldern, Bodys, Abhängigkeiten, usw.
* **Daten umzuwandeln**: aus der Anfrage in den erforderlichen Typ.
* **Daten zu validieren**: aus jeder Anfrage:
    * **Automatische Fehler** generieren, die an den Client zurückgegeben werden, wenn die Daten ungültig sind.

**FastAPI** behält die zusätzlichen Informationen aus `responses` und kombiniert sie mit dem JSON-Schema aus Ihrem Modell.

Sie können beispielsweise eine Response mit dem Statuscode `404` deklarieren, die ein Pydantic-Modell verwendet und über eine benutzerdefinierte Beschreibung (`description`) verfügt.

Dennoch kann es sein, dass Sie einen ganz bestimmten Anwendungsfall haben, bei dem Sie die API-Dokumentation für eine bestimmte Umgebung (z. B. für die Produktion) oder abhängig von Konfigurationen aus Umgebungsvariablen wirklich deaktivieren müssen.

## Bedingte OpenAPI aus Einstellungen und Umgebungsvariablen

Sie können problemlos dieselben Pydantic-Einstellungen verwenden, um Ihre generierte OpenAPI und die Dokumentationsoberflächen zu konfigurieren.

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## FastAPI installieren

Der erste Schritt besteht aus der Installation von FastAPI.

Für dieses Tutorial empfiehlt es sich, FastAPI mit allen optionalen Abhängigkeiten und Funktionen zu installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"

Wenn Sie **FastAPI** lernen möchten, ist es viel besser, das [FastAPI-Tutorial](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/) zu lesen.

!!! note "Hinweis Deutsche Übersetzung"

* Das bedeutet, es wird für große Dateien wie Bilder, Videos, große Binärdateien, usw. gut funktionieren, ohne den ganzen Arbeitsspeicher aufzubrauchen.
* Sie können Metadaten aus der hochgeladenen Datei auslesen.
* Es hat eine <abbr title="dateiartig"><a href="https://docs.python.org/3/glossary.html#term-file-like-object" class="external-link" target="_blank">file-like</a></abbr> `async`hrone Schnittstelle.

Insbesondere Benutzermodelle, denn:

* Das **hereinkommende Modell** sollte ein Passwort haben können.
* Das **herausgehende Modell** sollte kein Passwort haben.
* Das **Datenbankmodell** sollte wahrscheinlich ein <abbr title='Ein aus scheinbar zufälligen Zeichen bestehender „Fingerabdruck“ eines Textes. Der Inhalt des Textes kann nicht eingesehen werden.'>gehashtes</abbr> Passwort haben.

!!! danger "Gefahr"

### Workerprozesse und Ports

Erinnern Sie sich aus der Dokumentation [Über HTTPS](https.md){.internal-link target=_blank}, dass nur ein Prozess auf einer Kombination aus Port und IP-Adresse auf einem Server lauschen kann?

Das ist immer noch wahr.

### Rekapitulation zum teilweisen Ersetzen

Zusammengefasst, um Teil-Ersetzungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).

* **Einfach**: So konzipiert, dass es einfach zu benutzen und zu erlernen ist. Weniger Zeit für das Lesen der Dokumentation.
* **Kurz**: Minimieren Sie die Verdoppelung von Code. Mehrere Funktionen aus jeder Parameterdeklaration. Weniger Bugs.
* **Robust**: Erhalten Sie produktionsreifen Code. Mit automatischer, interaktiver Dokumentation.