* Editor-Unterstützung, einschließlich:
    * Vervollständigung.
    * Typprüfungen.
* Validierung von Daten:
    * Automatische und eindeutige Fehler, wenn die Daten ungültig sind.
    * Validierung sogar für tief verschachtelte JSON-Objekte.
* <dfn title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</dfn> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.

# Bedingte OpenAPI { #conditional-openapi }

Bei Bedarf können Sie OpenAPI mithilfe von Einstellungen und Umgebungsvariablen abhängig von der Umgebung bedingt konfigurieren und sogar vollständig deaktivieren.

## Über Sicherheit, APIs und Dokumentation { #about-security-apis-and-docs }

Das Verstecken Ihrer Dokumentationsoberflächen in der Produktion *sollte nicht* die Methode sein, Ihre API zu schützen.

Sie könnten auf diese Weise auch **Video** oder **Audio** streamen, es könnte sogar beim Verarbeiten erzeugt und gesendet werden.

## Eine `StreamingResponse` mit `yield` { #a-streamingresponse-with-yield }

///

### Editor Unterstützung { #editor-support }

Das ganze Framework wurde so entworfen, dass es einfach und intuitiv zu benutzen ist; alle Entscheidungen wurden auf mehreren Editoren getestet, sogar vor der Implementierung, um die bestmögliche Entwicklererfahrung zu gewährleisten.

Seit der Veröffentlichung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

Dies kann es Ihren Benutzern viel einfacher machen, **deren APIs zu implementieren**, um Ihre **Webhook**-Requests zu empfangen. Möglicherweise können diese sogar einen Teil ihres eigenen API-Codes automatisch generieren.

/// info | Info

Webhooks sind in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und werden von FastAPI `0.99.0` und höher unterstützt.

///

        end
    end

    style V2 fill:#f9fff3
    style V1 fill:#fff6f0
    style V1Field fill:#fff6f0
    style V2Field fill:#f9fff3
```

In einigen Fällen ist es sogar möglich, sowohl Pydantic‑v1‑ als auch Pydantic‑v2‑Modelle in derselben **Pfadoperation** Ihrer FastAPI‑App zu verwenden:

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

    Client->>Client: Process Item 2
    App->>Client: Send Item 3
    Client->>Client: Process Item 3
    Note over App: Keeps producing...
    Note over Client: Keeps consuming...
```

Es könnte sogar ein unendlicher Stream sein, bei dem Sie kontinuierlich Daten senden.

## JSON Lines { #json-lines }

In diesen Fällen ist es üblich, „JSON Lines“ zu senden, das ist ein Format, bei dem Sie pro Zeile genau ein JSON-Objekt senden.

* Überprüfen Sie dann, dass diese Tests nach dem PR **bestanden** werden. ✅

* Viele PRs haben keine Tests. Sie können den Autor daran **erinnern**, Tests hinzuzufügen, oder Sie können sogar selbst einige Tests **vorschlagen**. Das ist eines der Dinge, die am meisten Zeit in Anspruch nehmen, und Sie können dabei viel helfen.

{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/test_main.py *}


Wenn Sie möchten, dass der Client Informationen im Request übergibt und Sie nicht wissen, wie das geht, können Sie suchen (googeln), wie es mit `httpx` gemacht wird, oder sogar, wie es mit `requests` gemacht wird, da das Design von HTTPX auf dem Design von Requests basiert.

Dann machen Sie in Ihren Tests einfach das gleiche.

Z. B.: