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Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

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.

<img src="/img/deployment/https/https.drawio.svg">

Die **TLS-Zertifikate** sind **einem Domainnamen zugeordnet**, nicht einer IP-Adresse.

Um die Zertifikate zu erneuern, muss das erneuernde Programm der Behörde (Let's Encrypt) **nachweisen**, dass es diese Domain tatsächlich **besitzt und kontrolliert**.

OpenAPI bietet nicht die Möglichkeit, dass ein *Pfad-Parameter* seinerseits einen *Pfad* enthalten kann, das würde zu Szenarios führen, die schwierig zu testen und zu definieren sind.

Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.

Asynchroner Code bedeutet lediglich, dass die Sprache 💬 eine Möglichkeit hat, dem Computersystem / Programm 🤖 mitzuteilen, dass es 🤖 an einem bestimmten Punkt im Code darauf warten muss, dass *etwas anderes* irgendwo anders fertig wird. Nehmen wir an, *etwas anderes* ist hier „Langsam-Datei“ 📝.

Während der Zeit, die „Langsam-Datei“ 📝 benötigt, kann das System also andere Aufgaben erledigen.

# OpenAPI erweitern

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise das generierte OpenAPI-Schema ändern.

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie.

## Der normale Vorgang

Der normale (Standard-)Prozess ist wie folgt.

Eine `FastAPI`-Anwendung (-Instanz) verfügt über eine `.openapi()`-Methode, von der erwartet wird, dass sie das OpenAPI-Schema zurückgibt.

Wenn Sie den Typ Ihrer *Pfadoperation-Funktion* als `bytes` deklarieren, wird **FastAPI** die Datei für Sie auslesen, und Sie erhalten den Inhalt als `bytes`.

Bedenken Sie, dass das bedeutet, dass sich der gesamte Inhalt der Datei im Arbeitsspeicher befindet. Das wird für kleinere Dateien gut funktionieren.

Aber es gibt viele Fälle, in denen Sie davon profitieren, `UploadFile` zu verwenden.

## Datei-Parameter mit `UploadFile`

Allerdings sollten Sie zuerst das **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen (was Sie hier gerade tun).

Das bedeutet, dass versucht wird, so viel **Leistung** wie möglich aus der CPU herauszuquetschen.

Sie können das auch in der Konfiguration anpassen, indem Sie **Umgebungsvariablen**, usw. verwenden.

Das bedeutet aber auch, da die Anzahl der Prozesse von der CPU abhängt, welche der Container ausführt, dass die **Menge des verbrauchten Speichers** ebenfalls davon abhängt.

        * Bei Responses wird das `set` in eine `list`e umgewandelt.
        * Das generierte Schema zeigt an, dass die `set`-Werte eindeutig sind (unter Verwendung von JSON Schemas `uniqueItems`).
* `bytes`:
    * Standard-Python-`bytes`.
    * In Requests und Responses werden sie als `str` behandelt.
    * Das generierte Schema wird anzeigen, dass es sich um einen `str` mit `binary` „Format“ handelt.
* `Decimal`:

<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Das ist nicht zufällig so, das ganze Framework wurde um dieses Design herum aufgebaut.

Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, vor der Implementierung, um sicherzustellen, dass es mit jedem Editor funktioniert.

Es gab sogar ein paar Änderungen an Pydantic selbst, um das zu unterstützen.