```Python hl_lines="35"
{!../../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

!!! tip "Tipp"

Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

* **Uvicorn**: ein ASGI-Server
    * **Starlette**: (verwendet Uvicorn) ein Web-Mikroframework

Dennoch können wir das zu erwartende Schema für den Requestbody deklarieren.

### Benutzerdefinierter OpenAPI-Content-Type

Mit demselben Trick könnten Sie ein Pydantic-Modell verwenden, um das JSON-Schema zu definieren, das dann im benutzerdefinierten Abschnitt des OpenAPI-Schemas für die *Pfadoperation* enthalten ist.

## Einzelheiten

Das erste `"/static"` bezieht sich auf den Unterpfad, auf dem diese „Unteranwendung“ „gemountet“ wird. Daher wird jeder Pfad, der mit `"/static"` beginnt, von ihr verarbeitet.

Das `directory="static"` bezieht sich auf den Namen des Verzeichnisses, das Ihre statischen Dateien enthält.

## OpenAPI-URL

Standardmäßig wird das OpenAPI-Schema unter `/openapi.json` bereitgestellt.

Sie können das aber mit dem Parameter `openapi_url` konfigurieren.

Um beispielsweise festzulegen, dass es unter `/api/v1/openapi.json` bereitgestellt wird:

```Python hl_lines="3"
{!../../../docs_src/metadata/tutorial002.py!}
```

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Das ist nicht zufällig so, das ganze Framework wurde um dieses Design herum aufgebaut.

Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, vor der Implementierung, um sicherzustellen, dass es mit jedem Editor funktioniert.

Es gab sogar ein paar Änderungen an Pydantic selbst, um das zu unterstützen.

Stellen wir uns vor, dass das Laden des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

    ```

!!! tip "Tipp"
    Das alles mag gekünstelt wirken. Und es ist möglicherweise noch nicht ganz klar, welchen Nutzen das hat.

    Diese Beispiele sind bewusst einfach gehalten, zeigen aber, wie alles funktioniert.

    In den Kapiteln zum Thema Sicherheit gibt es Hilfsfunktionen, die auf die gleiche Weise implementiert werden.

Laut der letzten <a href="https://www.jetbrains.com/research/python-developers-survey-2018/#development-tools" class="external-link" target="_blank">Python-Entwickler-Umfrage</a>, deckt das etwa 80 % der Benutzer ab.

<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Das Theme ändern

Auf die gleiche Weise könnten Sie das Theme der Syntaxhervorhebung mit dem Schlüssel `syntaxHighlight.theme` festlegen (beachten Sie, dass er einen Punkt in der Mitte hat):

```Python hl_lines="3"
{!../../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002.py!}
```

Obige Konfiguration würde das Theme für die Farbe der Syntaxhervorhebung ändern: