Ich zeige Ihnen einige der wichtigsten Konzepte, die Sie beim Deployment einer **FastAPI**-Anwendung wahrscheinlich berücksichtigen sollten (obwohl das meiste davon auch für jede andere Art von Webanwendung gilt).

aber
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allem
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aller
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derselben
denselben
desselben
demselben
dieselbe
dieselben
dasselbe

Auf diese Weise weiß die Unteranwendung, dass sie dieses Pfadpräfix für die Benutzeroberfläche der Dokumentation verwenden soll.

Und die Unteranwendung könnte auch ihre eigenen gemounteten Unteranwendungen haben und alles würde korrekt funktionieren, da FastAPI sich um alle diese `root_path`s automatisch kümmert.

# Verwendung von Datenklassen

FastAPI basiert auf **Pydantic** und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um Requests und Responses zu deklarieren.

Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a>:

```Python hl_lines="1  7-12  19-20"
{!../../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py!}
```

    Da aber davon abgeraten wird, zeigt die interaktive Dokumentation mit Swagger-Benutzeroberfläche die Dokumentation für den Body auch nicht an, wenn `GET` verwendet wird. Dazwischengeschaltete Proxys unterstützen es möglicherweise auch nicht.

## Importieren Sie Pydantics `BaseModel`

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

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="2"

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um den Statuscode (auch Cookies und Header) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

# GraphQL

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

!!! tip "Tipp"
    **GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

    Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

!!! warning "Achtung"
    Wenn Sie dies tun, müssen Sie sicherstellen, dass jede Ihrer *Pfadoperation-Funktionen* einen eindeutigen Namen hat.

    Auch wenn diese sich in unterschiedlichen Modulen (Python-Dateien) befinden.

## Von OpenAPI ausschließen

!!! note "Technische Details"
    Sie könnten auch `from starlette.requests import Request` verwenden.

    **FastAPI** bietet es als Komfort für Sie, den Entwickler, an. Aber es stammt direkt von Starlette.

### Vor und nach der `response`

Sie können Code hinzufügen, der mit dem `request` ausgeführt wird, bevor dieser von einer beliebigen *Pfadoperation* empfangen wird.

    * **Schnell**: Sehr hohe Leistung, auf Augenhöhe mit **NodeJS** und **Go** (dank Starlette und Pydantic).
    * **Intuitiv**: Hervorragende Editor-Unterstützung. <abbr title="Auch bekannt als automatische Vervollständigung, IntelliSense">Codevervollständigung</abbr> überall. Weniger Zeitaufwand für das Debuggen.
    * **Einfach**: Einfach zu bedienen und zu erlernen. Weniger Zeit für das Lesen von Dokumentationen.