Gunicorn würde sich bei Bedarf auch um die Verwaltung **beendeter Prozesse** und den **Neustart** von Prozessen kümmern, um die Anzahl der Worker aufrechtzuerhalten. Das hilft also teilweise beim **Neustarts**-Konzept aus der obigen Liste.

Dennoch möchten Sie wahrscheinlich auch etwas außerhalb haben, um sicherzustellen, dass Gunicorn bei Bedarf **neu gestartet wird**, und er auch **beim Hochfahren ausgeführt wird**, usw.

# Bedingte OpenAPI

Bei Bedarf können Sie OpenAPI mithilfe von Einstellungen und Umgebungsvariablen abhängig von der Umgebung bedingt konfigurieren und sogar vollständig deaktivieren.

## Über Sicherheit, APIs und Dokumentation

Das Verstecken Ihrer Dokumentationsoberflächen in der Produktion *sollte nicht* die Methode sein, Ihre API zu schützen.

* **JWT-Token**-Authentifizierung.
* **SQLAlchemy**-Modelle (unabhängig von Flask-Erweiterungen, sodass sie direkt mit Celery-Workern verwendet werden können).
* Grundlegende Startmodelle für Benutzer (ändern und entfernen Sie nach Bedarf).
* **Alembic**-Migrationen.
* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
* **Celery**-Worker, welche Modelle und Code aus dem Rest des Backends selektiv importieren und verwenden können.

Danach ist die gesamte Verarbeitungslogik dieselbe.

Aufgrund unserer Änderungen in `GzipRequest.body` wird der Requestbody jedoch bei Bedarf automatisch dekomprimiert, wenn er von **FastAPI** geladen wird.

## Zugriff auf den Requestbody in einem Exceptionhandler

!!! tip "Tipp"

* Machen Sie sich auch keine Sorgen über Stilregeln, es gibt bereits automatisierte Tools, die das überprüfen.

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

Sie können ein `response_model` deklarieren, indem Sie den Standardstatuscode `200` (oder bei Bedarf einen benutzerdefinierten) verwenden und dann zusätzliche Informationen für dieselbe Response in `responses` direkt im OpenAPI-Schema deklarieren.

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe

Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7"

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="1  8"
    {!> ../../../docs_src/extra_models/tutorial005.py!}
    ```

## Zusammenfassung

Verwenden Sie gerne mehrere Pydantic-Modelle und vererben Sie je nach Bedarf.

??rutan??im??moc?o&fni?lbeup?rga?tneimivom??saiciton?t&askt?en?ni??ude?vt??h?iew?olg??c!.&bew?cer?dr&c,rac,?esabapus,gro?ipym,l&im?per:.di,,?m&o&c!.topsgolb,?n??rif??ofni?s&egap&dael,l,?tra??t&4n,en?ilperdellawerif:.di,,ni??ude?vog??a?e?in?mara?s&edarb?ic???d!.&b&ew?og??dls?gro?lim?moc?t&en?ra??ude?vog??agoba?if?zd7acbgm--nx??e&c?d&iv?or???f!ni!.&e&g&delwonk-fo-l&errab,lerrab,?ellocevoli,?ht-skorg,rom-rof-ereh,tadpusn:d,,?llatiswonk,macrvd,ofni-v,p&i&-on,fles,?ohbew,?ruo-rof,s&iht-skorg,nd&-cima...

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