* **Azure Cognitive Search**-Anforderungsformat integriert.
* **Produktionsbereit** Python-Webserver, verwendet Uvicorn und Gunicorn.
* **Azure DevOps** Kubernetes (AKS) CI/CD-Deployment integriert.
* **Mehrsprachig** Wählen Sie bei der Projekteinrichtung ganz einfach eine der integrierten Sprachen von spaCy aus.

# Separate OpenAPI-Schemas für Eingabe und Ausgabe oder nicht

Bei Verwendung 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.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe

    ```Python hl_lines="31"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial002.py!}
    ```

Beachten Sie, dass wir als Typ von `current_user` das Pydantic-Modell `User` deklarieren.

Das wird uns innerhalb der Funktion bei Codevervollständigung und Typprüfungen helfen.

!!! tip "Tipp"
    Sie erinnern sich vielleicht, dass Requestbodys ebenfalls mit Pydantic-Modellen deklariert werden.

Das **Handbuch für fortgeschrittene Benutzer** baut auf diesem Tutorial auf, verwendet dieselben Konzepte und bringt Ihnen einige zusätzliche Funktionen bei.

Allerdings sollten Sie zuerst das **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen (was Sie hier gerade tun).

Angenommen, Sie möchten eine *Pfadoperation* haben, die das Aktualisieren von Artikeln ermöglicht und bei Erfolg den HTTP-Statuscode 200 „OK“ zurückgibt.

!!! tip "Tipp"

Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.

In diesen Fällen können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, um Ihre Daten zu konvertieren, bevor Sie sie an eine Response übergeben:

# Über FastAPI-Versionen

**FastAPI** wird bereits in vielen Anwendungen und Systemen produktiv eingesetzt. Und die Testabdeckung wird bei 100 % gehalten. Aber seine Entwicklung geht immer noch schnell voran.

Es werden regelmäßig neue Funktionen hinzugefügt, Fehler werden regelmäßig behoben und der Code wird weiterhin kontinuierlich verbessert.

Es wird gegenüber früheren Alternativen gewählt, da es für viele Anwendungsfälle besser geeignet ist.

Viele Entwickler und Teams verlassen sich bei ihren Projekten bereits auf **FastAPI** (einschließlich mir und meinem Team).

Dennoch stehen uns noch viele Verbesserungen und Funktionen bevor.

**FastAPI** hat eine große Zukunft vor sich.

Eine Middleware muss nicht speziell für FastAPI oder Starlette gemacht sein, um zu funktionieren, solange sie der ASGI-Spezifikation genügt.

Im Allgemeinen handelt es sich bei ASGI-Middleware um Klassen, die als erstes Argument eine ASGI-Anwendung erwarten.

In der Dokumentation für ASGI-Middlewares von Drittanbietern wird Ihnen wahrscheinlich gesagt, etwa Folgendes zu tun:

```Python