```python
from fastapi import WebSocket
```

!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie Abhängigkeiten definieren möchten, die sowohl mit HTTP als auch mit WebSockets kompatibel sein sollen, können Sie einen Parameter definieren, der eine `HTTPConnection` anstelle eines `Request` oder eines `WebSocket` akzeptiert.

::: fastapi.WebSocket
    options:
        members:

Ich zeige Ihnen einige der wichtigsten Konzepte, die Sie beim Deployment einer **FastAPI**-Anwendung wahrscheinlich berücksichtigen sollten (obwohl das meiste davon auch für jede andere Art von Webanwendung gilt).

# `Response`-Klasse

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeit als `Response` deklarieren und dann Daten für die Response wie Header oder Cookies festlegen.

Diese können Sie auch direkt verwenden, um eine Instanz davon zu erstellen und diese von Ihren *Pfadoperationen* zurückzugeben.

Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Response
```

    * Code-Vervollständigung.
    * Typprüfungen.
* Validierung von Daten:
    * Automatische und eindeutige Fehler, wenn die Daten ungültig sind.
    * Validierung auch für tief verschachtelte JSON-Objekte.
* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.

Sie können es direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Request
```

!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie Abhängigkeiten definieren möchten, die sowohl mit HTTP als auch mit WebSockets kompatibel sein sollen, können Sie einen Parameter definieren, der eine `HTTPConnection` anstelle eines `Request` oder eines `WebSocket` akzeptiert.

Und es zeigt deren wahres Engagement für FastAPI und seine **Gemeinschaft** (Sie), da diese Ihnen nicht nur eine **gute Lernerfahrung** bieten möchten, sondern auch sicherstellen möchten, dass Sie über ein **gutes und gesundes Framework verfügen **, FastAPI. 🙇

Vielleicht möchten Sie ihre Kurse ausprobieren:

* für die **Ausgabe** ist es **erforderlich** (und möglicherweise `None` oder, in JSON-Begriffen, `null`)

### Ausgabemodell in der Dokumentation

Sie können das Ausgabemodell auch in der Dokumentation überprüfen. **Sowohl** `name` **als auch** `description` sind mit einem **roten Sternchen** als **erforderlich** markiert:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image03.png">
</div>

des Modells **eine ganze Weile dauern** kann, da viele **Daten von der Festplatte** gelesen werden müssen. Sie möchten das also nicht für jeden Request tun.

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...

# Zusätzliche Datentypen

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.

```Python
UserInDB(
    username="john",
    password="secret",
    email="******@****.***",
    full_name=None,
)
```

Oder, präziser, `user_dict` wird direkt verwendet, welche Werte es auch immer haben mag:

```Python
UserInDB(
    username = user_dict["username"],
    password = user_dict["password"],
    email = user_dict["email"],
    full_name = user_dict["full_name"],
)
```