Die meisten dieser Ideen sind mehr oder weniger **unabhängig**, und in den meisten Fällen müssen Sie diese nur studieren, wenn sie direkt auf **Ihr Projekt** anwendbar sind.

Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.

/// tip | Tipp

/// tip | Tipp

Einige Editoren prüfen, ob Funktionsparameter nicht verwendet werden, und zeigen das als Fehler an.

Wenn Sie `dependencies` im *Pfadoperation-Dekorator* verwenden, stellen Sie sicher, dass sie ausgeführt werden, während gleichzeitig Ihr Editor/Ihre Tools keine Fehlermeldungen ausgeben.

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## Importieren Sie Pydantics `BaseModel`

Zuerst müssen Sie `BaseModel` von `pydantic` importieren:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[2] *}

## Erstellen Sie Ihr Datenmodell

Dann deklarieren Sie Ihr Datenmodell als eine Klasse, die von `BaseModel` erbt.

Verwenden Sie Standard-Python-Typen für die Klassenattribute:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[5:9] *}

* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden
* der Inhalt einer Datei vom System von der Festplatte gelesen und an Ihr Programm übergeben wurde
* der Inhalt, den Ihr Programm dem System übergeben hat, auf die Festplatte geschrieben wurde
* eine Remote-API-Operation beendet wurde
* Eine Datenbankoperation abgeschlossen wurde

```

### Das Docker-Image erstellen

Nachdem nun alle Dateien vorhanden sind, erstellen wir das Containerimage.

* Gehen Sie zum Projektverzeichnis (dort, wo sich Ihr `Dockerfile` und Ihr `app`-Verzeichnis befindet).
* Erstellen Sie Ihr FastAPI-Image:

<div class="termy">

```console
$ docker build -t myimage .

---> 100%
```

</div>

/// tip | Tipp

Wenn Sie eine neuere Python-Version für Ihr Projekt wählen können, werden Sie aus dieser zusätzlichen Vereinfachung Nutzen ziehen können.

In der gesamten Dokumentation gibt es Beispiele, welche kompatibel mit unterschiedlichen Python-Versionen sind (wenn es Unterschiede gibt).

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py hl[22:24] *}

### Zwischenspeichern des OpenAPI-Schemas

Sie können die Eigenschaft `.openapi_schema` als „Cache“ verwenden, um Ihr generiertes Schema zu speichern.

Auf diese Weise muss Ihre Anwendung das Schema nicht jedes Mal generieren, wenn ein Benutzer Ihre API-Dokumentation öffnet.

Nachdem Sie Tests erstellt haben, können Sie die **FastAPI**-Version auf eine neuere Version aktualisieren und sicherstellen, dass Ihr gesamter Code ordnungsgemäß funktioniert, indem Sie Ihre Tests ausführen.

Wenn alles funktioniert oder nachdem Sie die erforderlichen Änderungen vorgenommen haben und alle Ihre Tests bestehen, können Sie Ihr `fastapi` an die neue aktuelle Version pinnen.

## Über Starlette

Sie sollten die Version von `starlette` nicht pinnen.

Wenn Sie Ihre API mit einem OAuth2-Anbieter integrieren, können Sie sich authentifizieren und mit den erworbenen Anmeldeinformationen zur API-Dokumentation zurückkehren. Und mit ihr interagieren, die echte OAuth2-Authentifizierung verwendend.

Swagger UI erledigt das hinter den Kulissen für Sie, benötigt aber diesen „Umleitungs“-Helfer.

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### Eine *Pfadoperation* erstellen, um es zu testen

callback_url = "https://example.com/api/v1/invoices/events/"
httpx.post(callback_url, json={"description": "Invoice paid", "paid": True})
```

Der möglicherweise wichtigste Teil des Callbacks besteht jedoch darin, sicherzustellen, dass Ihr API-Benutzer (der externe Entwickler) die *externe API* gemäß den Daten, die *Ihre API* im Requestbody des Callbacks senden wird, korrekt implementiert, usw.