* Deklarieren Sie einen `Request`-Parameter in der *Pfadoperation*, welcher ein Template zurückgibt.
* Verwenden Sie die von Ihnen erstellten `templates`, um eine `TemplateResponse` zu rendern und zurückzugeben, übergeben Sie den Namen des Templates, das Requestobjekt und ein „Kontext“-Dictionary mit Schlüssel-Wert-Paaren, die innerhalb des Jinja2-Templates verwendet werden sollen.

```Python hl_lines="4  11  15-18"
{!../../../docs_src/templates/tutorial001.py!}

!!! 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

Aber keine Sorge, Sie können sie Ihren Endbenutzern im Frontend so anzeigen, wie Sie möchten.

Und Ihre Datenbankmodelle können beliebige andere Namen verwenden.

Aber für die Login-*Pfadoperation* müssen wir diese Namen verwenden, um mit der Spezifikation kompatibel zu sein (und beispielsweise das integrierte API-Dokumentationssystem verwenden zu können).

Es wird eine Liste benötigt, die für jedes Tag ein Dict enthält.

Jedes Dict kann Folgendes enthalten:

* `name` (**erforderlich**): ein `str` mit demselben Tag-Namen, den Sie im Parameter `tags` in Ihren *Pfadoperationen* und `APIRouter`n verwenden.

    Z. B. `pip install httpx`.

Importieren Sie `TestClient`.

Erstellen Sie einen `TestClient`, indem Sie ihm Ihre **FastAPI**-Anwendung übergeben.

Erstellen Sie Funktionen mit einem Namen, der mit `test_` beginnt (das sind `pytest`-Konventionen).

Verwenden Sie das `TestClient`-Objekt auf die gleiche Weise wie `httpx`.

!!! note "Technische Details"
    `Query`, `Path` und andere, die Sie von `fastapi` importieren, sind tatsächlich Funktionen.

    Die, wenn sie aufgerufen werden, Instanzen der Klassen mit demselben Namen zurückgeben.

    Sie importieren also `Query`, welches eine Funktion ist. Aber wenn Sie es aufrufen, gibt es eine Instanz der Klasse zurück, die auch `Query` genannt wird.

!!! tip "Tipp"
    Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <abbr title="Genau genommen, Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</abbr> für maschinelles Lernen.

### Deklarieren Sie einen *Pfad-Parameter*

```

</div>

Sehen wir uns an, was jede dieser Optionen bedeutet:

* `main:app`: Das ist die gleiche Syntax, die auch von Uvicorn verwendet wird. `main` bedeutet das Python-Modul mit dem Namen `main`, also eine Datei `main.py`. Und `app` ist der Name der Variable, welche die **FastAPI**-Anwendung ist.
    * Stellen Sie sich einfach vor, dass `main:app` einer Python-`import`-Anweisung wie der folgenden entspricht:

### `UploadFile`

`UploadFile` hat die folgenden Attribute:

* `filename`: Ein `str` mit dem ursprünglichen Namen der hochgeladenen Datei (z. B. `meinbild.jpg`).
* `content_type`: Ein `str` mit dem Inhaltstyp (MIME-Typ / Medientyp) (z. B. `image/jpeg`).

Sie könnten immer noch Code sehen, der den alten Namen verwendet:

=== "Python 3.10+ Pydantic v1"

    ```Python hl_lines="11"
    {!> ../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial004_an_py310_regex.py!}
    ```

Beachten Sie aber, dass das deprecated ist, und zum neuen Namen `pattern` geändert werden sollte. 🤓

## Defaultwerte