# Body – Verschachtelte Modelle

Mit **FastAPI** können Sie (dank Pydantic) beliebig tief verschachtelte Modelle definieren, validieren und dokumentieren.

## Listen als Felder

Sie können ein Attribut als Kindtyp definieren, zum Beispiel eine Python-`list`e.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="12"
    {!> ../../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.8+"

    ```Python hl_lines="14"

#### API-„Schema“

In diesem Fall ist  <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> eine Spezifikation, die vorschreibt, wie ein Schema für Ihre API zu definieren ist.

Diese Schemadefinition enthält Ihre API-Pfade, die möglichen Parameter, welche diese entgegennehmen, usw.

#### Daten-„Schema“

# `HTTPConnection`-Klasse

Wenn Sie Abhängigkeiten definieren möchten, die sowohl mit HTTP als auch mit WebSockets kompatibel sein sollen, können Sie einen Parameter definieren, der eine `HTTPConnection` anstelle eines `Request` oder eines `WebSocket` akzeptiert.

Sie können diese von `fastapi.requests` importieren:

```python
from fastapi.requests import HTTPConnection
```

## Webhooks-Schritte

Der Prozess besteht normalerweise darin, dass **Sie in Ihrem Code definieren**, welche Nachricht Sie senden möchten, den **Body des Requests**.

Sie definieren auch auf irgendeine Weise, zu welchen **Momenten** Ihre Anwendung diese Requests oder Events sendet.

Sie können es direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Request
```

!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie Abhängigkeiten definieren möchten, die sowohl mit HTTP als auch mit WebSockets kompatibel sein sollen, können Sie einen Parameter definieren, der eine `HTTPConnection` anstelle eines `Request` oder eines `WebSocket` akzeptiert.

# Lifespan-Events

Sie können Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, bevor die Anwendung **hochfährt**. Dies bedeutet, dass dieser Code **einmal** ausgeführt wird, **bevor** die Anwendung **beginnt, Requests entgegenzunehmen**.

OpenAPI bietet die Möglichkeit, mehrere Sicherheits„systeme“ zu definieren.

Durch deren Verwendung können Sie alle diese Standards-basierten Tools nutzen, einschließlich dieser interaktiven Dokumentationssysteme.

OpenAPI definiert die folgenden Sicherheitsschemas:

* `apiKey`: ein anwendungsspezifischer Schlüssel, der stammen kann von:
    * Einem Query-Parameter.

Aber standardmäßig **„funktioniert einfach alles“**.

### Validierung

* Validierung für die meisten (oder alle?) Python-**Datentypen**, hierzu gehören:
    * JSON Objekte (`dict`).
    * JSON Listen (`list`), die den Typ ihrer Elemente definieren.
    * Strings (`str`) mit definierter minimaler und maximaler Länge.

# Hintergrundtasks

Sie können Hintergrundtasks (Hintergrund-Aufgaben) definieren, die *nach* der Rückgabe einer Response ausgeführt werden sollen.

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:

Sie könnten sich beispielsweise dafür entscheiden, den Request mit Ihrem eigenen Code zu lesen und zu validieren, ohne die automatischen Funktionen von FastAPI mit Pydantic zu verwenden, aber Sie könnten den Request trotzdem im OpenAPI-Schema definieren wollen.

Das könnte man mit `openapi_extra` machen:

```Python hl_lines="20-37  39-40"
{!../../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006.py!}
```