Das `name="static"` gibt dieser Unteranwendung einen Namen, der intern von **FastAPI** verwendet werden kann.

Alle diese Parameter können anders als "`static`" lauten, passen Sie sie an die Bedürfnisse und spezifischen Details Ihrer eigenen Anwendung an.

## Weitere Informationen

Oder Sie belegen einfach lieber andere Kurse, weil diese besser zu Ihrem Lernstil passen.

Einige Kursanbieter ✨ [**sponsern FastAPI**](../help-fastapi.md#den-autor-sponsern){.internal-link target=_blank} ✨, dies gewährleistet die kontinuierliche und gesunde **Entwicklung** von FastAPI und seinem **Ökosystem**.

Sie sollten die Version von `starlette` nicht pinnen.

Verschiedene Versionen von **FastAPI** verwenden eine bestimmte neuere Version von Starlette.

Sie können **FastAPI** also einfach die korrekte Starlette-Version verwenden lassen.

## Über Pydantic

Pydantic integriert die Tests für **FastAPI** in seine eigenen Tests, sodass neue Versionen von Pydantic (über `1.0.0`) immer mit FastAPI kompatibel sind.

tf_cuda_cc_test(
    name = "nn_grad_test",
    size = "small",
    srcs = [
        "nn_grad_test.cc",
    ],
    args = ["--heap_check="],  # TODO(b/174752220): Remove
    tags = tf_cuda_tests_tags() + ["no_cuda_asan"],  # b/173654156,
    deps = [
        ":grad_test_helper",
        ":nn_grad",
        "//tensorflow/c:tf_status_helper",
        "//tensorflow/c/eager:c_api_test_util",

Com qualquer um dos métodos acima, os `/docs` vão ficar assim:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Wenn ein eingehender Request nicht korrekt validiert wird, wird eine „400“-Response gesendet.

## `GZipMiddleware`

Pode ser chamada de:

```Python
oauth2_scheme(some, parameters)
```

Então, pode ser usado com `Depends`.

## Use-o

Agora você pode passar aquele `oauth2_scheme` em uma dependência com `Depends`.

```Python hl_lines="10"
{!../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
```

        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
    ```

Aber das ist immer noch nicht so nützlich.

Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.

## Ein Benutzermodell erstellen

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

No nosso exemplo de código acima, nós não usamos ele diretamente, mas nós passamos para o FastAPI para ele usá-lo.

O parâmetro `lifespan` da aplicação `FastAPI` usa um **Gerenciador de Contexto Assíncrono**, então nós podemos passar nosso novo gerenciador de contexto assíncrono do `lifespan` para ele.

```Python hl_lines="22"
{!../../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

## Eventos alternativos (deprecados)

!!! warning "Aviso"

```Python
user_dict = user_in.dict()
UserInDB(**user_dict)
```

äquivalent zu:

```Python
UserInDB(**user_in.dict())
```

... weil `user_in.dict()` ein `dict` ist, und dann lassen wir Python es „entpacken“, indem wir es `UserInDB` übergeben, mit vorangestelltem `**`.

Wir erhalten also ein Pydantic-Modell aus den Daten eines anderen Pydantic-Modells.