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## Beschreibung mittels Docstring

Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <abbr title="Ein mehrzeiliger String (keiner Variable zugewiesen) als erster Ausdruck in einer Funktion, wird für die Dokumentation derselben verwendet">Docstring</abbr> der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.

Auf die gleiche Weise können Sie Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, wenn die Anwendung **heruntergefahren** wird. In diesem Fall wird dieser Code **einmal** ausgeführt, **nachdem** möglicherweise **viele Requests** bearbeitet wurden.

Das gleiche wird passieren, wenn Sie eine <abbr title='Eine Union mehrerer Typen bedeutet: „Irgendeiner dieser Typen“'>Union</abbr> mehrerer Typen haben, und einer oder mehrere sind nicht gültige Pydantic-Typen. Zum Beispiel funktioniert folgendes nicht 💥:

=== "Python 3.10+"

# Statische Assets der Dokumentationsoberfläche (selbst hosten)

Die API-Dokumentation verwendet **Swagger UI** und **ReDoc**, und jede dieser Dokumentationen benötigt einige JavaScript- und CSS-Dateien.

```

!!! check
    Beachten Sie, dass der Wert, den Ihre Funktion erhält und zurückgibt, die Zahl `3` ist, also ein `int`. Nicht der String `"3"`, also ein `str`.

    Sprich, mit dieser Typdeklaration wird **FastAPI** die Anfrage automatisch <abbr title="Den String, der von einer HTTP Anfrage kommt, in Python-Objekte konvertieren">„parsen“</abbr>.

## Datenvalidierung

Das ist besonders nützlich, wenn Sie es in einer **großen Codebasis** verwenden, in der Sie in **vielen *Pfadoperationen*** immer wieder **dieselben Abhängigkeiten** verwenden.

## `async` oder nicht `async`

`BackgroundTasks` funktioniert auch mit dem <abbr title="Einbringen von Abhängigkeiten">Dependency Injection</abbr> System. Sie können einen Parameter vom Typ `BackgroundTasks` auf mehreren Ebenen deklarieren: in einer *Pfadoperation-Funktion*, in einer Abhängigkeit (Dependable), in einer Unterabhängigkeit usw.

**FastAPI** weiß, was jeweils zu tun ist und wie dasselbe Objekt wiederverwendet werden kann, sodass alle Hintergrundtasks zusammengeführt und anschließend im Hintergrund ausgeführt...

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial011.py!}
    ```

Dann, mit einer URL wie:

```
http://localhost:8000/items/?q=foo&q=bar
```

bekommen Sie alle `q`-*Query-Parameter*-Werte (`foo` und `bar`) in einer Python-Liste – `list` – in ihrer *Pfadoperation-Funktion*, im Funktionsparameter `q`, überreicht.

Die Response für diese URL wäre also:

* Nginx
    * Mit einer externen Komponente wie Certbot für Zertifikat-Erneuerungen
* HAProxy
    * Mit einer externen Komponente wie Certbot für Zertifikat-Erneuerungen
* Kubernetes mit einem Ingress Controller wie Nginx
    * Mit einer externen Komponente wie cert-manager für Zertifikat-Erneuerungen
* Es wird intern von einem Cloud-Anbieter als Teil seiner Dienste verwaltet (siehe unten 👇)

Sie bekommen sogar Autovervollständigung an Stellen, an denen Sie dies vorher nicht für möglich gehalten hätten. Zum Beispiel der `price` Schlüssel in einem JSON Datensatz (dieser könnte auch verschachtelt sein), der aus einer Anfrage kommt.

Nie wieder falsche Schlüsselnamen tippen, Hin und Herhüpfen zwischen der Dokumentation, Hoch- und Runterscrollen, um herauszufinden, ob es `username` oder `user_name` war.

### Kompakt