noille
noina
noiksi
ne
niiden
niitä
niissä
niistä
niihin
niillä
niiltä
niille
niinä
niiksi
kuka
kenen
kenet
ketä
kenessä
kenestä
keneen
kenellä
keneltä
kenelle
kenenä
keneksi
ketkä
keiden
ketkä
keitä
keissä
keistä
keihin
keillä
keiltä
keille
keinä
keiksi
mikä
minkä
minkä
mitä
missä

## Webhooks mit **FastAPI** und OpenAPI dokumentieren

Mit **FastAPI** können Sie mithilfe von OpenAPI die Namen dieser Webhooks, die Arten von HTTP-Operationen, die Ihre Anwendung senden kann (z. B. `POST`, `PUT`, usw.) und die Request**bodys** definieren, die Ihre Anwendung senden würde.

Schauen wir uns an, wie wir das machen können.

## pytest.mark.anyio

* **`300`** und darüber steht für „Redirection“ („Umleitung“).  Responses mit diesen Statuscodes können einen oder keinen Body haben, mit Ausnahme von `304`, „Not Modified“ („Nicht verändert“), welche keinen haben darf.

```

!!! note "Technische Details"
    Sie können auch `from starlette.websockets import WebSocket` verwenden.

    **FastAPI** stellt den gleichen `WebSocket` direkt zur Verfügung, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Er kommt aber direkt von Starlette.

## Nachrichten erwarten und Nachrichten senden

In Ihrer WebSocket-Route können Sie Nachrichten `await`en und Nachrichten senden.

```Python hl_lines="48-52"

* Daten verarbeiten:
    * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.

## `BackgroundTasks` verwenden

# 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
```

* Einfache Python-Integration mit **Jupyter-Kerneln** für Remote- oder In-Docker-Entwicklung mit Erweiterungen wie Atom Hydrogen oder Visual Studio Code Jupyter.
* **Vue**-Frontend:

Wenn Sie jedoch **Trio** direkt verwenden möchten, können Sie **Hypercorn** verwenden, da dieses es unterstützt. ✨

### Hypercorn mit Trio installieren

Zuerst müssen Sie Hypercorn mit Trio-Unterstützung installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install "hypercorn[trio]"
---> 100%
```

</div>

### Mit Trio ausführen

!!! info
    Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

    Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} beschrieben wird.

## Tests ausführen