Nestes casos, pode fazer sentido armazenar as tags em um `Enum`.

**FastAPI** suporta isso da mesma maneira que com strings simples:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py39.py hl[1,8:10,13,18] *}

## Resumo e descrição { #summary-and-description }

Você pode adicionar um `summary` e uma `description`:

und unmittelbar, nachdem sie die Bearbeitung von Requests **abgeschlossen hat**, deckt er den gesamten Anwendungs-<abbr title="Lebensdauer">**Lifespan**</abbr> ab (das Wort „Lifespan“ wird gleich wichtig sein 😉).

Dies kann sehr nützlich sein, um **Ressourcen** einzurichten, die Sie in der gesamten App verwenden wollen und die von Requests **gemeinsam genutzt** werden und/oder die Sie anschließend **aufräumen** müssen. Zum Beispiel ein Pool von Datenbankverbindungen oder das Laden eines gemeinsam...

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Cookies (auch Header und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

| `terms_of_service` | `str` | Eine URL zu den Nutzungsbedingungen für die API. Falls angegeben, muss es sich um eine URL handeln. |

///

In HTTP senden Sie einen numerischen Statuscode mit 3 Ziffern als Teil der Response.

Diese Statuscodes haben einen zugeordneten Namen, um sie leichter zu erkennen, aber der wichtige Teil ist die Zahl.

Kurz gefasst:

* `100 - 199` stehen für „Information“. Sie verwenden diese selten direkt. Responses mit diesen Statuscodes dürfen keinen Body haben.

## Resumo e Descrição da documentação - OpenAPI { #documentation-summary-and-description-openapi }

/// info | Info

Beachten Sie, dass wir in der *Pfadoperation-Funktion* nur eine einzige Abhängigkeit deklarieren, den `query_or_cookie_extractor`.

Aber **FastAPI** wird wissen, dass es zuerst `query_extractor` auflösen muss, um dessen Resultat an `query_or_cookie_extractor` zu übergeben, wenn dieses aufgerufen wird.

///

```mermaid
graph TB

query_extractor(["query_extractor"])
query_or_cookie_extractor(["query_or_cookie_extractor"])

## Proxy mit einem abgetrennten Pfadpräfix { #proxy-with-a-stripped-path-prefix }

Sie könnten einen Proxy haben, der Ihrer Anwendung ein Pfadpräfix hinzufügt.

In diesen Fällen können Sie <abbr title="Wurzelpfad">`root_path`</abbr> verwenden, um Ihre Anwendung zu konfigurieren.

///

## Zusammenfassung { #recap }

Sie können Pydantics `Field` verwenden, um zusätzliche Validierungen und Metadaten für Modellattribute zu deklarieren.

Es bringt die gleiche **Developer-Experience** beim Erstellen von Apps mit FastAPI auch zum **Deployment** in der Cloud. 🎉

Es kümmert sich außerdem um das meiste, was beim Deployen einer App nötig ist, zum Beispiel:

* HTTPS
* Replikation, mit Autoscaling basierend auf Requests
* usw.