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.

* Der *Pfad* kann einen <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.1.0.md#key-expression" class="external-link" target="_blank">OpenAPI-3-Ausdruck</a> enthalten (mehr dazu weiter unten), wo er Variablen mit Parametern und Teilen des ursprünglichen Requests verwenden kann, der an *Ihre API* gesendet wurde.

### Der Callback-Pfadausdruck

```Python hl_lines="6  11"
{!../../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py!}
```

Hier deklarieren wir die Einstellung `openapi_url` mit dem gleichen Defaultwert `"/openapi.json"`.

Und dann verwenden wir das beim Erstellen der `FastAPI`-App.

Dann könnten Sie OpenAPI (einschließlich der Dokumentationsoberflächen) deaktivieren, indem Sie die Umgebungsvariable `OPENAPI_URL` auf einen leeren String setzen, wie zum Beispiel:

<div class="termy">

### Was ist „Mounten“?

„Mounten“ bedeutet das Hinzufügen einer vollständigen „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller Unterpfade kümmert.

## Mounten einer **FastAPI**-Anwendung

„Mounten“ („Einhängen“) bedeutet das Hinzufügen einer völlig „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller unter diesem Pfad liegenden _Pfadoperationen_ kümmert, welche in dieser Unteranwendung deklariert sind.

        return NULLABLE_ANNOTATIONS.any { method.hasAnnotation(it) }
    }

    private static boolean isNullableCtAnnotation(Object ann) {
        if (Proxy.isProxyClass(ann.class)) {
            def typeName = (Proxy.getInvocationHandler(ann) as AnnotationImpl).annotation.typeName
            return NULLABLE_ANNOTATIONS.any { it.name == typeName }
        }
        return false
    }

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

=== "Pydantic v2"

* `openapi_version`: Die Version der verwendeten OpenAPI-Spezifikation. Standardmäßig die neueste Version: `3.1.0`.
* `summary`: Eine kurze Zusammenfassung der API.
* `description`: Die Beschreibung Ihrer API. Dies kann Markdown enthalten und wird in der Dokumentation angezeigt.
* `routes`: Eine Liste von Routen, dies sind alle registrierten *Pfadoperationen*. Sie stammen von `app.routes`.

!!! info

```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.

#### Ein `dict` entpacken und zusätzliche Schlüsselwort-Argumente

Und dann fügen wir ein noch weiteres Schlüsselwort-Argument hinzu, `hashed_password=hashed_password`:

Stattdessen möchten Sie eine andere Abhängigkeit bereitstellen, die nur während Tests (möglicherweise nur bei einigen bestimmten Tests) verwendet wird und einen Wert bereitstellt, der dort verwendet werden kann, wo der Wert der ursprünglichen Abhängigkeit verwendet wurde.

### Anwendungsfälle: Externer Service

Ein Beispiel könnte sein, dass Sie einen externen Authentifizierungsanbieter haben, mit dem Sie sich verbinden müssen.