```Python hl_lines="22-24"
{!../../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py!}
```

### Zwischenspeichern des OpenAPI-Schemas

Sie können die Eigenschaft `.openapi_schema` als „Cache“ verwenden, um Ihr generiertes Schema zu speichern.

Auf diese Weise muss Ihre Anwendung das Schema nicht jedes Mal generieren, wenn ein Benutzer Ihre API-Dokumentation öffnet.

Sie könnten das auf der obersten Ebene des Moduls/der Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte.

FastAPI wird nun:

* Die Daten **validieren** und sicherstellen, dass sie nicht länger als 50 Zeichen sind

---

Für dieses Beispiel verwenden wir jedoch ein sehr einfaches HTML-Dokument mit etwas JavaScript, alles in einem langen String.

Das ist natürlich nicht optimal und man würde das nicht in der Produktion machen.

In der Produktion hätten Sie eine der oben genannten Optionen.

Aber es ist die einfachste Möglichkeit, sich auf die Serverseite von WebSockets zu konzentrieren und ein funktionierendes Beispiel zu haben:

Hierbei können Sie **Typannotationen** genauso verwenden, wie Sie es bei Werten von Funktions-**Parametern** machen; verwenden Sie Pydantic-Modelle, Listen, Dicts und skalare Werte wie Nummern, Booleans, usw.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="16  21"
    {!> ../../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py!}
    ```

Es ist so konzipiert, sehr einfach zu verwenden zu sein und es jedem Entwickler sehr leicht zu machen, andere Komponenten mit **FastAPI** zu integrieren.

## Was ist „Dependency Injection“

* 👷 Remove pip cache for Smokeshow as it depends on a requirements.txt. PR [#5700](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5700) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).
* 💚 Fix pip cache for Smokeshow. PR [#5697](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/5697) by [@tiangolo](https://github.com/tiangolo).

Puis vient votre tour, vous commandez alors 2 magnifiques burgers 🍔 pour votre crush 😍 et vous.

Vous payez 💸.

Le serveur 💁 dit quelque chose à son collègue dans la cuisine 👨‍🍳 pour qu'il sache qu'il doit préparer vos burgers 🍔 (bien qu'il soit déjà en train de préparer ceux des clients précédents).

Le serveur 💁 vous donne le numéro assigné à votre commande.

`@lru_cache` ist Teil von `functools`, welches Teil von Pythons Standardbibliothek ist. Weitere Informationen dazu finden Sie in der <a href="https://docs.python.org/3/library/functools.html#functools.lru_cache" class="external-link" target="_blank">Python Dokumentation für `@lru_cache`</a>.

## Zusammenfassung

## Was bedeutet Deployment?

**Deployment** (Deutsch etwa: **Bereitstellen der Anwendung**) bedeutet, die notwendigen Schritte durchzuführen, um die Anwendung **für die Endbenutzer verfügbar** zu machen.