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"

    ```Python hl_lines="26-33"

2. Führe Uvicorn aus und weisen es an, das `app`-Objekt von `main` zu importieren (anstatt von `app.main` zu importieren).

Passen Sie dann den Uvicorn-Befehl an, um das neue Modul `main` anstelle von `app.main` zu verwenden, um das FastAPI-Objekt `app` zu importieren.

## Deployment-Konzepte

Lassen Sie uns noch einmal über einige der gleichen [Deployment-Konzepte](concepts.md){.internal-link target=_blank} in Bezug auf Container sprechen.

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

Dann nimmt es 🤖 die erste erledigte Aufgabe (sagen wir, unsere „Langsam-Datei“ 📝) und bearbeitet sie weiter.

Das „Warten auf etwas anderes“ bezieht sich normalerweise auf <abbr title="Input and Output – Eingabe und Ausgabe">I/O</abbr>-Operationen, die relativ „langsam“ sind (im Vergleich zur Geschwindigkeit des Prozessors und des Arbeitsspeichers), wie etwa das Warten darauf, dass:

* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden

            first_child = new_children[0]
            if isinstance(first_child, Page):
                if first_child.file.src_path.endswith("index.md"):
                    # Read the source so that the title is parsed and available
                    first_child.read_source(config=config)
                    new_title = first_child.title or new_title
            # Creating a new section makes it render it collapsed by default

Then we use the request directly, and extract the body as `bytes`. This means that FastAPI won't even try to parse the request payload as JSON.

And then in our code, we parse that YAML content directly, and then we are again using the same Pydantic model to validate the YAML content:

=== "Pydantic v2"

    ```Python hl_lines="26-33"

    ) | IsDict(
        # TODO: remove when deprecating Pydantic v1
        {
            "detail": [
                {
                    "loc": ["path", "item_id"],
                    "msg": "value could not be parsed to a boolean",
                    "type": "type_error.bool",
                }
            ]
        }
    )


def test_path_bool_True():
    response = client.get("/path/bool/True")

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**.

</blockquote>

## Investigation

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)
* <abbr title="Konvertieren des Strings, der von einer HTTP-Anfrage kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr> der Daten
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Defaultwerte

Da Query-Parameter nicht ein festgelegter Teil des Pfades sind, können sie optional sein und Defaultwerte haben.