Ähnlich wie Sie [`dependencies` zu den *Pfadoperation-Dekoratoren* hinzufügen](dependencies-in-path-operation-decorators.md){.internal-link target=_blank} können, können Sie sie auch zur `FastAPI`-Anwendung hinzufügen.

In diesem Fall werden sie auf alle *Pfadoperationen* in der Anwendung angewendet:

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="16"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial012_an_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
    ```

In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.

Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

!!! check
    Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

        | ((source[offset + 3] & 0xFF) << 24);
  }

  /**
   * Indicates that the loading of Unsafe was successful and the load and store operations will be
   * very efficient. May be useful for calling code to fall back on an alternative implementation
   * that is slower than Unsafe.get/store but faster than the pure-Java mask-and-shift.
   */
  static boolean usingUnsafe() {
    return (byteArray instanceof UnsafeByteArray);
  }

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

In diesem Fall können Sie einfach die Standard-`dataclasses` durch `pydantic.dataclasses` ersetzen, was einen direkten Ersatz darstellt:

```{ .python .annotate hl_lines="1  5  8-11  14-17  23-25  28" }

        if (atomic.compareAndSet(oldValue, newValue)) {
          return oldValue;
        }
        // value changed
      }
    }
  }

  /**
   * Copies all of the mappings from the specified map to this map. The effect of this call is
   * equivalent to that of calling {@code put(k, v)} on this map once for each mapping from key
   * {@code k} to value {@code v} in the specified map. The behavior of this operation is undefined

    Jeder HTTP-(Fehler-)Statuscode 401 „UNAUTHORIZED“ soll auch einen `WWW-Authenticate`-Header zurückgeben.

    Im Fall von Bearer-Tokens (in unserem Fall) sollte der Wert dieses Headers `Bearer` lauten.

    Sie können diesen zusätzlichen Header tatsächlich weglassen und es würde trotzdem funktionieren.

Sie möchten den externen Anbieter wahrscheinlich einmal testen, ihn aber nicht unbedingt bei jedem weiteren ausgeführten Test aufrufen.

In diesem Fall können Sie die Abhängigkeit, die diesen Anbieter aufruft, überschreiben und eine benutzerdefinierte Abhängigkeit verwenden, die einen Scheinbenutzer zurückgibt, nur für Ihre Tests.

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.

## Was ist „Dependency Injection“

**„Dependency Injection“** bedeutet in der Programmierung, dass es für Ihren Code (in diesem Fall Ihre *Pfadoperation-Funktionen*) eine Möglichkeit gibt, Dinge zu deklarieren, die er verwenden möchte und die er zum Funktionieren benötigt: „Abhängigkeiten“ – „Dependencies“.