Wenn die Daten jedoch nicht vorhanden waren, möchten Sie diese erstellen und den HTTP-Statuscode „CREATED“ `201` zurückgeben.

Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.

In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.

## Einen `Response`-Parameter verwenden

!!! tip "Tipp"
    Der „PATCH“ ist die letzte Zahl, zum Beispiel ist in `0.2.3` die PATCH-Version `3`.

Sie sollten also in der Lage sein, eine Version wie folgt anzupinnen:

```txt
fastapi>=0.45.0,<0.46.0
```

Nicht abwärtskompatible Änderungen und neue Funktionen werden in „MINOR“-Versionen hinzugefügt.

!!! tip "Tipp"

    In diesem Fall handelt es sich um eine Liste von `Item`-Datenklassen.

6. Hier geben wir ein Dictionary zurück, das `items` enthält, welches eine Liste von Datenklassen ist.

    FastAPI ist weiterhin in der Lage, die Daten nach JSON zu <abbr title="Konvertieren der Daten in ein übertragbares Format">serialisieren</abbr>.

7. Hier verwendet das `response_model` als Typannotation eine Liste von `Author`-Datenklassen.

Um nun testen zu können, ob alles funktioniert, erstellen Sie eine *Pfadoperation*:

```Python hl_lines="36-38"
{!../../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial001.py!}
```

### Es ausprobieren

Jetzt sollten Sie in der Lage sein, zu Ihrer Dokumentation auf <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a> zu gehen und die Seite neu zuladen, die Assets werden nun vom neuen CDN geladen.

Dann, gegen Ende des `Dockerfile`s, kopieren wir den gesamten Code. Da sich der **am häufigsten ändert**, platzieren wir das am Ende, da fast immer alles nach diesem Schritt nicht mehr in der Lage sein wird, den Cache zu verwenden.

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

### Das Docker-Image erstellen

Nachdem nun alle Dateien vorhanden sind, erstellen wir das Containerimage.

## Deployment-Konzepte

Hier haben Sie gesehen, wie Sie mit **Gunicorn** (oder Uvicorn) **Uvicorn-Workerprozesse** verwalten, um die Ausführung der Anwendung zu **parallelisieren**, **mehrere Kerne** der CPU zu nutzen und in der Lage zu sein, **mehr Requests** zu bedienen.

Auf diese Weise wird Ihr Handler, wenn irgendein Teil von Starlettes internem Code, oder eine Starlette-Erweiterung, oder -Plugin eine Starlette-`HTTPException` auslöst, in der Lage sein, diese zu fangen und zu handhaben.

Damit wir in diesem Beispiel beide `HTTPException`s im selben Code haben können, benennen wir Starlettes Exception um zu `StarletteHTTPException`:

```Python

    ```

## Validierung von Zahlen: Floats, größer und kleiner

Zahlenvalidierung funktioniert auch für <abbr title="Kommazahl">`float`</abbr>-Werte.

Importieren Sie `Enum` und erstellen Sie eine Unterklasse, die von `str` und `Enum` erbt.

Indem Sie von `str` erben, weiß die API Dokumentation, dass die Werte des Enums vom Typ `str` sein müssen, und wird in der Lage sein, korrekt zu rendern.

Erstellen Sie dann Klassen-Attribute mit festgelegten Werten, welches die erlaubten Werte sein werden:

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

Das Frontend (das im Browser läuft) würde also versuchen, `/openapi.json` zu erreichen und wäre nicht in der Lage, das OpenAPI-Schema abzurufen.

Da wir für unsere Anwendung einen Proxy mit dem Pfadpräfix `/api/v1` haben, muss das Frontend das OpenAPI-Schema unter `/api/v1/openapi.json` abrufen.

```mermaid
graph LR