<div class="termy">

```console
$ pytest

---> 100%
```

</div>

## Im Detail { #in-detail }

Der Marker `@pytest.mark.anyio` teilt pytest mit, dass diese Testfunktion asynchron aufgerufen werden soll:

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py hl[7] *}

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass die Testfunktion jetzt `async def` ist und nicht nur `def` wie zuvor, wenn Sie den `TestClient` verwenden.

///

Streamt eine Datei asynchron als Response.

Nimmt zur Instanziierung einen anderen Satz von Argumenten entgegen als die anderen Response-Typen:

* `path` – Der Dateipfad zur Datei, die gestreamt werden soll.
* `headers` – Alle benutzerdefinierten Header, die inkludiert werden sollen, als Dictionary.

Cuando empiezas a trabajar en un proyecto de Python **por primera vez**, crea un entorno virtual **<dfn title="hay otras opciones, esto es solo una guía sencilla">dentro de tu proyecto</dfn>**.

/// tip | Consejo

Solo necesitas hacer esto **una vez por proyecto**, no cada vez que trabajas.

///

//// tab | `venv`

/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import Response` o `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

Die `Hero`-Klasse ist einem Pydantic-Modell sehr ähnlich (faktisch ist sie darunter tatsächlich *ein Pydantic-Modell*).

Es gibt ein paar Unterschiede:

* `table=True` sagt SQLModel, dass dies ein *Tabellenmodell* ist, es soll eine **Tabelle** in der SQL-Datenbank darstellen, es ist nicht nur ein *Datenmodell* (wie es jede andere reguläre Pydantic-Klasse wäre).

Puedes usar la propiedad `.openapi_schema` como un "cache", para almacenar tu esquema generado.

De esa forma, tu aplicación no tendrá que generar el esquema cada vez que un usuario abra la documentación de tu API.

Se generará solo una vez, y luego se usará el mismo esquema cacheado para las siguientes requests.

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py310.py hl[13:14,25:26] *}

### Sobrescribir el método { #override-the-method }

Sie können ein Pydantic-Modell mit `bytes`-Feldern deklarieren und dann in der Modellkonfiguration `val_json_bytes` verwenden, um anzugeben, dass zur *Validierung* von eingehenden JSON-Daten base64 genutzt werden soll; im Rahmen dieser Validierung wird der base64-String in Bytes dekodiert.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

    * Ein spezieller Fall ist `204`, „No Content“ („Kein Inhalt“). Diese Response wird verwendet, wenn es keinen Inhalt gibt, der an den Client zurückgeschickt werden soll, und diese Response darf daher keinen Body haben.

/// note | Detalles técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** proporciona los mismos `starlette.responses` como `fastapi.responses` solo como una conveniencia para ti, el desarrollador. Pero la mayoría de los responses disponibles vienen directamente de Starlette.

///

## Devolver una `Response` personalizada { #returning-a-custom-response }

Heutzutage ist es nicht sehr populär und wird kaum verwendet.

OAuth2 spezifiziert nicht, wie die Kommunikation verschlüsselt werden soll, sondern erwartet, dass Ihre Anwendung mit HTTPS bereitgestellt wird.

/// tip | Tipp

Im Abschnitt über **Deployment** erfahren Sie, wie Sie HTTPS mithilfe von Traefik und Let's Encrypt kostenlos einrichten.

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