Die Möglichkeit, in Ihren Tests asynchrone Funktionen zu verwenden, könnte beispielsweise nützlich sein, wenn Sie Ihre Datenbank asynchron abfragen. Stellen Sie sich vor, Sie möchten das Senden von Requests an Ihre FastAPI-Anwendung testen und dann überprüfen, ob Ihr Backend die richtigen Daten erfolgreich in die Datenbank geschrieben hat, während Sie eine asynchrone Datenbankbibliothek verwenden.

Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.

Hierzu zählen beispielsweise:

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:

`FastAPI` ist tatsächlich eine Unterklasse von `Starlette`. Wenn Sie also bereits Starlette kennen oder benutzen, das meiste funktioniert genau so.

Mit **FastAPI** bekommen Sie alles von **Starlette** (da FastAPI nur Starlette auf Steroiden ist):

=== "Python 3.8+"

    ```Python
    q: Annotated[Union[str, None]] = None
    ```

Beide Versionen bedeuten dasselbe: `q` ist ein Parameter, der `str` oder `None` sein kann. Standardmäßig ist er `None`.

Wenden wir uns jetzt den spannenden Dingen zu. 🎉

## `Query` zu `Annotated` im `q`-Parameter hinzufügen

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden

Sie können den *Pfadoperation-Dekorator*-Parameter `response_model_exclude_unset=True` setzen:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="22"

## Nachrichten erwarten und Nachrichten senden

In Ihrer WebSocket-Route können Sie Nachrichten `await`en und Nachrichten senden.

```Python hl_lines="48-52"
{!../../../docs_src/websockets/tutorial001.py!}
```

Sie können Binär-, Text- und JSON-Daten empfangen und senden.

## Es ausprobieren

Wenn Ihre Datei `main.py` heißt, führen Sie Ihre Anwendung so aus:

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeitsfunktion mit dem Typ `BackgroundTasks` deklarieren und diesen danach verwenden, um die Ausführung von Hintergrundtasks nach dem Senden der Response zu definieren.

Sie können `BackgroundTasks` direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import BackgroundTasks
```

## Pydantic

Die ganze Datenvalidierung wird hinter den Kulissen von <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a> durchgeführt, Sie profitieren also von dessen Vorteilen. Und Sie wissen, dass Sie in guten Händen sind.

Sie können für Typ Deklarationen auch `str`, `float`, `bool` und viele andere komplexe Datentypen verwenden.

    ```Python hl_lines="14"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py!}
    ```

## Set-Typen

Aber dann denken wir darüber nach und stellen fest, dass sich die Tags nicht wiederholen sollen, es sollen eindeutige Strings sein.

Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>.

Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.

=== "Python 3.10+"

We are going to start from where we left in the previous chapter and increment it.

## About JWT

JWT means "JSON Web Tokens".

It's a standard to codify a JSON object in a long dense string without spaces. It looks like this:

```
eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c
```