fluffy = Cat(name="Mr Fluffy")
```

In diesem Fall ist `fluffy` eine Instanz der Klasse `Cat`.

Und um `fluffy` zu erzeugen, rufen Sie `Cat` auf.

Eine Python-Klasse ist also auch ein **Callable**.

Darum können Sie in **FastAPI** auch eine Python-Klasse als Abhängigkeit verwenden.

Was FastAPI tatsächlich prüft, ist, ob es sich um ein „Callable“ (Funktion, Klasse oder irgendetwas anderes) handelt und ob die Parameter definiert sind.

/// info | Informação

O objeto `app.webhooks` é na verdade apenas um `APIRouter`, o mesmo tipo que você utilizaria ao estruturar a sua aplicação com diversos arquivos.

///

### Testado

* 100% <abbr title="A quantidade de código que é testada automaticamente">de cobertura de testes</abbr>.
* 100% do código utiliza <abbr title="Type annotations do Python, com isso seu editor e ferramentas externas podem te dar um suporte melhor">type annotations</abbr>.

* Um zu helfen, [die Dokumentation in Ihre Sprache zu übersetzen](contributing.md#ubersetzungen){.internal-link target=_blank}.
    * Sie können auch dabei helfen, die von anderen erstellten Übersetzungen zu überprüfen (Review).
* Um neue Dokumentationsabschnitte vorzuschlagen.
* Um ein bestehendes Problem / einen bestehenden Bug zu beheben.

## HTTPX

Auch wenn Ihre **FastAPI**-Anwendung normale `def`-Funktionen anstelle von `async def` verwendet, handelt es sich darunter immer noch um eine `async`hrone Anwendung.

A hierarquia segue assim:

* **Uvicorn**: um servidor ASGI
    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um _microframework web_
        * **FastAPI**: (utiliza Starlette) um _microframework_ de API com vários recursos adicionais para construção de APIs, com validação de dados, etc.

* **Uvicorn**:

Por exemplo:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_1.py hl[31] *}

## Metadados para tags

Você também pode adicionar metadados adicionais para as diferentes tags usadas para agrupar suas operações de rota com o parâmetro `openapi_tags`.

Ele recebe uma lista contendo um dicionário para cada tag.

Cada dicionário pode conter:

Sie können eine **beliebige Zahl** festlegen, um beispielsweise eine Ressourcenauslastung zwischen **50 % und 90 %** anzustreben. Der Punkt ist, dass dies wahrscheinlich die wichtigen Dinge sind, die Sie messen und verwenden sollten, um Ihre Deployments zu optimieren.

* `minimum_size` - Não comprima respostas menores que este tamanho mínimo em bytes. O padrão é `500`.
* `compresslevel` - Usado durante a compressão GZip. É um inteiro variando de 1 a 9. O padrão é `9`. Um valor menor resulta em uma compressão mais rápida, mas em arquivos maiores, enquanto um valor maior resulta em uma compressão mais lenta, mas em arquivos menores.

## Outros middlewares

Há muitos outros middlewares ASGI.

Por exemplo:

Dann verwenden wir den Request direkt und extrahieren den Body als `bytes`. Das bedeutet, dass FastAPI nicht einmal versucht, den Request-Payload als JSON zu parsen.

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