from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from ..database import Base
from ..main import app, get_db

SQLALCHEMY_DATABASE_URL = "sqlite:///./test.db"

engine = create_engine(
    SQLALCHEMY_DATABASE_URL, connect_args={"check_same_thread": False}
)
TestingSessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)


Base.metadata.create_all(bind=engine)

## Anzeige in der Dokumentation

Wenn Sie sich die automatische Dokumentation betrachten, können Sie sehen, dass Eingabe- und Ausgabemodell beide ihr eigenes JSON-Schema haben:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Und beide Modelle werden auch in der interaktiven API-Dokumentation verwendet:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

# Templates

Você pode usar qualquer template engine com o **FastAPI**.

Uma escolha comum é o Jinja2, o mesmo usado pelo Flask e outras ferramentas.

Existem utilitários para configurá-lo facilmente que você pode usar diretamente em sua aplicação **FastAPI** (fornecidos pelo Starlette).

## Instalação de dependências

Para instalar o `jinja2`, siga o código abaixo:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2
```

    🦁 & 🎯 🔛 🎯 🔬 📟, 👥 🖨 ⚫️.

## ✍ 💽

↩️ 🔜 👥 🔜 ⚙️ 🆕 💽 🆕 📁, 👥 💪 ⚒ 💭 👥 ✍ 💽 ⏮️:

```Python
Base.metadata.create_all(bind=engine)
```

👈 🛎 🤙 `main.py`, ✋️ ⏸ `main.py` ⚙️ 💽 📁 `sql_app.db`, & 👥 💪 ⚒ 💭 👥 ✍ `test.db` 💯.

👥 🚮 👈 ⏸ 📥, ⏮️ 🆕 📁.

```Python hl_lines="16"

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Pfad-Parameter mit Typen

Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:

```Python hl_lines="7"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial002.py!}
```

## Anwendungsfall

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Here, this section would run directly, right before starting your **FastAPI** application.

* Create an `engine`.
* Create all the tables from the `metadata` object.

```Python hl_lines="25-28"
{!../../../docs_src/async_sql_databases/tutorial001.py!}
```

## Create models

Create Pydantic models for:

Fügen wir beispielsweise <a href="https://github.com/Rebilly/ReDoc/blob/master/docs/redoc-vendor-extensions.md#x-logo" class="external-link" target="_blank">ReDocs OpenAPI-Erweiterung</a> zum Einbinden eines benutzerdefinierten Logos hinzu.

### Normales **FastAPI**

Schreiben Sie zunächst wie gewohnt Ihre ganze **FastAPI**-Anwendung:

```Python hl_lines="1  4  7-9"
{!../../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py!}

Jetzt können wir die Anwendung so konfigurieren, dass sie diese statischen Dateien für die Dokumentation verwendet.

### Die automatischen Dokumentationen deaktivieren, für statische Dateien

Wie bei der Verwendung eines benutzerdefinierten CDN besteht der erste Schritt darin, die automatischen Dokumentationen zu deaktivieren, da diese standardmäßig das CDN verwenden.

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

* Schwer beeindruckende Performanz. Es ist <a href="https://github.com/encode/starlette#performance" class="external-link" target="_blank">eines der schnellsten Python-Frameworks, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go**</a>.
* **WebSocket**-Unterstützung.
* Hintergrundaufgaben im selben Prozess.
* Ereignisse beim Starten und Herunterfahren.