# Templates { #templates }

Sie können jede gewünschte Template-Engine mit **FastAPI** verwenden.

Eine häufige Wahl ist Jinja2, dasselbe, was auch von Flask und anderen Tools verwendet wird.

Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).

## Abhängigkeiten installieren { #install-dependencies }

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diese
diesem
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dieser
dieses

Seit der Veröffentlichung von **Pydantic v2** ist die generierte OpenAPI etwas genauer und **korrekter** als zuvor. 😎

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell, für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

```JSON
{
    "X-Token values": [
        "bar",
        "foo"
    ]
}
```

## Zusammenfassung { #recap }

Deklarieren Sie Header mit `Header`, wobei Sie dasselbe gängige Muster wie bei `Query`, `Path` und `Cookie` verwenden.

* Es können **mehrere Prozesse** desselben **Programms** gleichzeitig ausgeführt werden.

Wenn Sie sich den „Task-Manager“ oder „Systemmonitor“ (oder ähnliche Tools) in Ihrem Betriebssystem ansehen, können Sie viele dieser laufenden Prozesse sehen.

Das Lesen einer Datei von der Festplatte ist normalerweise ein kostspieliger (langsamer) Vorgang, daher möchten Sie ihn wahrscheinlich nur einmal ausführen und dann dasselbe Einstellungsobjekt erneut verwenden, anstatt es für jeden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> zu lesen.

Aber jedes Mal, wenn wir ausführen:

```Python
Settings()

{* ../../docs_src/static_files/tutorial001_py310.py hl[2,6] *}

/// note | Technische Details

Sie könnten auch `from starlette.staticfiles import StaticFiles` verwenden.

**FastAPI** stellt dasselbe `starlette.staticfiles` auch via `fastapi.staticfiles` bereit, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Es kommt aber tatsächlich direkt von Starlette.

///

### Was ist „Mounten“ { #what-is-mounting }

Das ist derselbe Mechanismus, der verwendet wird, wenn Sie beim Anmelden mit Facebook, Google, GitHub, usw. Berechtigungen erteilen:

<img src="/img/tutorial/security/image11.png">

## JWT-Token mit Scopes { #jwt-token-with-scopes }

Ändern Sie nun die Token-*Pfadoperation*, um die angeforderten Scopes zurückzugeben.

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Tipp

Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

Aber genauso hätten wir es auch auf andere Weise validieren können.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:2,12:16,29,38:41] hl[16] *}

## Pydantic `bytes` für Eingabe- und Ausgabedaten { #pydantic-bytes-for-input-and-output-data }

Und selbstverständlich können Sie dasselbe Modell so konfigurieren, dass base64 sowohl für Eingaben (*validieren*) mit `val_json_bytes` als auch für Ausgaben (*serialisieren*) mit `ser_json_bytes` verwendet wird, wenn JSON-Daten empfangen und gesendet werden.