Bei der Erstellung einer API ist der „Pfad“ die wichtigste Möglichkeit zur Trennung von „Anliegen“ und „Ressourcen“.

#### Operation

„Operation“ bezieht sich hier auf eine der HTTP-„Methoden“.

Eine von diesen:

* `POST`
* `GET`
* `PUT`
* `DELETE`

... und die etwas Exotischeren:

* `OPTIONS`
* `HEAD`
* `PATCH`
* `TRACE`

Wenn Sie sich die Benchmarks ansehen, werden häufig mehrere Tools mit unterschiedlichen Eigenschaften als gleichwertig verglichen.

Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Hier finden Sie deren Referenz und Parameter.

Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Depends
```

::: fastapi.Depends

## `Security()`

In vielen Szenarien können Sie die Sicherheit (Autorisierung, Authentifizierung usw.) mit Abhängigkeiten handhaben, indem Sie `Depends()` verwenden.

    **FastAPI** provee `starlette.responses` como `fastapi.responses`, simplemente como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de las respuestas disponibles vienen directamente de Starlette.

## Devolviendo una `Response` personalizada

Und es speichert den zurückgegebenen Wert in einem <abbr title="Mechanismus, der bereits berechnete/generierte Werte zwischenspeichert, um sie später wiederzuverwenden, anstatt sie erneut zu berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben Request aufzurufen.

{!../../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

Es gibt zwei Hauptunterschiede zu einer normalen *Pfadoperation*:

* Es muss kein tatsächlicher Code vorhanden sein, da Ihre Anwendung diesen Code niemals aufruft. Sie wird nur zur Dokumentation der *externen API* verwendet. Die Funktion könnte also einfach `pass` enthalten.

    Da **FastAPI** jedoch auf Standard-Python, einschließlich `Annotated`, basiert, können Sie diesen Trick in Ihrem Code verwenden. 😎

Die Abhängigkeiten funktionieren weiterhin wie erwartet, und das **Beste daran** ist, dass die **Typinformationen erhalten bleiben**, was bedeutet, dass Ihr Editor Ihnen weiterhin **automatische Vervollständigung**, **Inline-Fehler**, usw. bieten kann. Das Gleiche gilt für andere Tools wie `mypy`.

```

</div>

Falls Sie Hypercorn verwenden, das hat auch die Option `--root-path`.

!!! note "Technische Details"
    Die ASGI-Spezifikation definiert einen `root_path` für diesen Anwendungsfall.

    Und die Kommandozeilenoption `--root-path` stellt diesen `root_path` bereit.

### Überprüfen des aktuellen `root_path`

    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py39.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="18  23"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial001_01.py!}
    ```

FastAPI wird diesen Rückgabetyp verwenden, um:

* Die zurückzugebenden Daten zu **validieren**.

# Hintergrundtasks – `BackgroundTasks`

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
```