die einen Request an eine *externe API* auslösen könnte, welche von jemand anderem erstellt wurde (wahrscheinlich derselbe Entwickler, der Ihre API *verwenden* würde).

Der Vorgang, der stattfindet, wenn Ihre API-Anwendung die *externe API* aufruft, wird als „Callback“ („Rückruf“) bezeichnet. Denn die Software, die der externe Entwickler geschrieben hat, sendet einen Request an Ihre API und dann *ruft Ihre API zurück* (*calls back*) und sendet einen Request an eine *externe API* (die wahrscheinlich...

    {!> ../../../docs_src/encoder/tutorial001.py!}
    ```

In diesem Beispiel wird das Pydantic-Modell in ein `dict`, und das `datetime`-Objekt in ein `str` konvertiert.

Das Resultat dieses Aufrufs ist etwas, das mit Pythons Standard-<a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a> kodiert werden kann.

    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial011.py!}
    ```

In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.

## Die Instanz parametrisieren

* Konvertieren Sie das kopierte Modell zu etwas, das in ihrer Datenbank gespeichert werden kann (indem Sie beispielsweise `jsonable_encoder` verwenden).
    * Das ist vergleichbar dazu, die `.model_dump()`-Methode des Modells erneut aufzurufen, aber es wird sicherstellen, dass die Werte zu Daten konvertiert werden, die ihrerseits zu JSON konvertiert werden können, zum Beispiel `datetime` zu `str`.
* Speichern Sie die Daten in Ihrer Datenbank.

Da wir für unsere Anwendung einen Proxy mit dem Pfadpräfix `/api/v1` haben, muss das Frontend das OpenAPI-Schema unter `/api/v1/openapi.json` abrufen.

```mermaid
graph LR

browser("Browser")
proxy["Proxy auf http://0.0.0.0:9999/api/v1/app"]
server["Server auf http://127.0.0.1:8000/app"]

browser --> proxy
proxy --> server
```

```Python hl_lines="20"
{!../../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

!!! tip "Tipp"
    Sie können den Wert `"lenet"` außerdem mittels `ModelName.lenet.value` abrufen.

#### *Enum-Member* zurückgeben

Sie können *Enum-Member* in ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, sogar verschachtelt in einem JSON-Body (z. B. als `dict`).

```

In diesem Beispiel generiert die Funktion `generate_html_response()` bereits eine `Response` und gibt sie zurück, anstatt das HTML in einem `str` zurückzugeben.

Indem Sie das Ergebnis des Aufrufs von `generate_html_response()` zurückgeben, geben Sie bereits eine `Response` zurück, die das Standardverhalten von **FastAPI** überschreibt.

Anstatt beispielsweise dieselbe Datenbanksitzung zu verwenden, würden Sie eine neue Datenbanksitzung innerhalb des Hintergrundtasks erstellen und die Objekte mithilfe dieser neuen Sitzung aus der Datenbank abrufen. Und anstatt das Objekt aus der Datenbank als Parameter an die Hintergrundtask-Funktion zu übergeben, würden Sie die ID dieses Objekts übergeben und das Objekt dann innerhalb der Hintergrundtask-Funktion erneut laden.

labels.ignoreFailureType=Ignorierte Fehlertypen
labels.lastAccessTime=Letzter Zugriff
labels.notificationTo=Benachrichtigung an
labels.num=Anzahl
labels.pn=Seitenzahl
labels.protocolScheme=Schema
labels.purgeByBots=Bereinige Aufrufe von Bots
labels.purgeSearchLogDay=Bereinige Suchprotokoll
labels.query=Anfrage
labels.queryId=Anfrage-ID
labels.rt=rt
labels.searchLog=Protokoll durchsuchen
labels.sort=Sortieren
labels.start=Start-Pos.

Wenn Sie in hier **mehrere Container** hätten, würde Prometheus beim **Lesen der Metriken** standardmäßig jedes Mal diejenigen für **einen einzelnen Container** abrufen (für den Container, der den spezifischen Request verarbeitet hat), anstatt die **akkumulierten Metriken** für alle replizierten Container abzurufen.