Diese Funktionen können mit `async def` oder normalem `def` deklariert werden.

### `startup`-Event

Um eine Funktion hinzuzufügen, die vor dem Start der Anwendung ausgeführt werden soll, deklarieren Sie diese mit dem Event `startup`:

```Python hl_lines="8"

* **Nachdem** eine sichere Verbindung hergestellt wurde, ist das Kommunikationsprotokoll **immer noch HTTP**.
    * Die Inhalte sind **verschlüsselt**, auch wenn sie mit dem **HTTP-Protokoll** gesendet werden.

    * Wenn Sie FastAPI nicht, und direkt Starlette (oder ein anderes Tool wie Sanic, Flask, Responder, usw.) verwenden würden, müssten Sie die gesamte Datenvalidierung und Serialisierung selbst implementieren. Ihre finale Anwendung hätte also immer noch den gleichen Overhead, als ob sie mit FastAPI erstellt worden wäre. Und in vielen Fällen ist diese Datenvalidierung und Serialisierung der größte Teil des in Anwendungen geschriebenen Codes.

#### Daten mit Werten für Felder mit Defaultwerten

Aber wenn ihre Daten Werte für Modellfelder mit Defaultwerten haben, wie etwa der Artikel mit der ID `bar`:

```Python hl_lines="3  5"
{
    "name": "Bar",
    "description": "The bartenders",
    "price": 62,
    "tax": 20.2
}
```

dann werden diese Werte in der Response enthalten sein.

```

Sie können ein `dict`, eine `list`, einzelne Werte wie `str`, `int`, usw. zurückgeben.

Sie können auch Pydantic-Modelle zurückgeben (dazu später mehr).

Es gibt viele andere Objekte und Modelle, die automatisch zu JSON konvertiert werden (einschließlich ORMs usw.). Versuchen Sie, Ihre Lieblingsobjekte zu verwenden. Es ist sehr wahrscheinlich, dass sie bereits unterstützt werden.

## Zusammenfassung

* Importieren Sie `FastAPI`.

Importieren Sie `Enum` und erstellen Sie eine Unterklasse, die von `str` und `Enum` erbt.

Indem Sie von `str` erben, weiß die API Dokumentation, dass die Werte des Enums vom Typ `str` sein müssen, und wird in der Lage sein, korrekt zu rendern.

Erstellen Sie dann Klassen-Attribute mit festgelegten Werten, welches die erlaubten Werte sein werden:

```Python hl_lines="1  6-9"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! info

    * Mehrstufigen Docker-Erstellung, sodass Sie kompilierten Code nicht speichern oder committen müssen.
    * Frontend-Tests, welche zur Erstellungszeit ausgeführt werden (können auch deaktiviert werden).
    * So modular wie möglich gestaltet, sodass es sofort einsatzbereit ist. Sie können es aber mit Vue CLI neu generieren oder es so wie Sie möchten erstellen und wiederverwenden, was Sie möchten.

Selbst für Dinge in Listen:

<img src="/img/tutorial/body-nested-models/image01.png">

Sie würden diese Editor-Unterstützung nicht erhalten, wenn Sie direkt mit `dict`, statt mit Pydantic-Modellen arbeiten würden.

Aber Sie müssen sich auch nicht weiter um die Modelle kümmern, hereinkommende Dicts werden automatisch in sie konvertiert. Und was Sie zurückgeben, wird automatisch nach JSON konvertiert.

!!! tip "Tipp"
    All dies scheint angesichts dieser einfachen Beispiele möglicherweise nicht so nützlich zu sein.

    Aber Sie werden in den Kapiteln über **Sicherheit** sehen, wie nützlich das ist.

* **Keine Kompromisse** bei Datenbanken, Frontends, usw., sondern einfache Integration mit allen.

### Unbegrenzte Erweiterungen

Oder mit anderen Worten, sie werden nicht benötigt. Importieren und nutzen Sie den Code, den Sie brauchen.