"servers": [
        {
            "url": "/api/v1"
        }
    ],
    "paths": {
            // Hier mehr Einstellungen
    }
}
```

In diesem Beispiel könnte der „Proxy“ etwa **Traefik** sein. Und der Server wäre so etwas wie **Uvicorn**, auf dem Ihre FastAPI-Anwendung ausgeführt wird.

### Bereitstellung des `root_path`

Um dies zu erreichen, können Sie die Kommandozeilenoption `--root-path` wie folgt verwenden:

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
from unicorn import UnicornMiddleware

app = SomeASGIApp()

new_app = UnicornMiddleware(app, some_config="rainbow")
```

* **Schnell zu programmieren**: Erhöhen Sie die Geschwindigkeit bei der Entwicklung von Funktionen um etwa 200 % bis 300 %. *
* **Weniger Bugs**: Verringern Sie die von Menschen (Entwicklern) verursachten Fehler um etwa 40 %. *

## Response-Statuscode

Sie können den (HTTP-)`status_code` definieren, den die Response Ihrer *Pfadoperation* verwenden soll.

Sie können direkt den `int`-Code übergeben, etwa `404`.

Aber falls Sie sich nicht mehr erinnern, wofür jede Nummer steht, können Sie die Abkürzungs-Konstanten in `status` verwenden:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="1  15"

Sie können also `user_agent` schreiben, wie Sie es normalerweise in Python-Code machen würden, statt etwa die ersten Buchstaben groß zu schreiben, wie in `User_Agent`.

Da `Annotated` mehrere Metadaten haben kann, können Sie dieselbe Funktion auch mit anderen Tools verwenden, wie etwa <a href="https://typer.tiangolo.com/" class="external-link" target="_blank">Typer</a>. 🚀

---

Wenn Sie eine Bibliothek eines Dritten verwenden, die mit etwas kommuniziert (einer Datenbank, einer API, dem Dateisystem, usw.) und welche die Verwendung von `await` nicht unterstützt (dies ist derzeit bei den meisten Datenbankbibliotheken der Fall), dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* ganz normal nur mit `def`, etwa:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():
    results = some_library()

Erstellen Sie einen PassLib-„Kontext“. Der wird für das Hashen und Verifizieren von Passwörtern verwendet.

!!! tip "Tipp"
    Der PassLib-Kontext kann auch andere Hashing-Algorithmen verwenden, einschließlich deprecateter Alter, um etwa nur eine Verifizierung usw. zu ermöglichen.

`user_in` ist ein Pydantic-Modell der Klasse `UserIn`.

Pydantic-Modelle haben eine `.dict()`-Methode, die ein `dict` mit den Daten des Modells zurückgibt.

Wenn wir also ein Pydantic-Objekt `user_in` erstellen, etwa so:

```Python
user_in = UserIn(username="john", password="secret", email="******@****.***")
```

und wir rufen seine `.dict()`-Methode auf:

```Python
user_dict = user_in.dict()
```

## Mehrere Body-Parameter

Im vorherigen Beispiel erwartete die *Pfadoperation* einen JSON-Body mit den Attributen eines `Item`s, etwa:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

Aber Sie können auch mehrere Body-Parameter deklarieren, z. B. `item` und `user`: