Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

**FastAPI** bietet eine Abkürzung für diese Fälle, wo die Abhängigkeit *speziell* eine Klasse ist, welche **FastAPI** aufruft, um eine Instanz der Klasse selbst zu erstellen.

In diesem speziellen Fall können Sie Folgendes tun:

Anstatt zu schreiben:

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.
    * Wenn die Daten ungültig sind, wird ein klar lesbarer Fehler zurückgegeben, der genau anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten sind.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.

/// check | Testen

Sprich, mit der gleichen Python-Typdeklaration gibt Ihnen **FastAPI** Datenvalidierung.

Beachten Sie, dass die Fehlermeldung auch direkt die Stelle anzeigt, wo die Validierung nicht erfolgreich war.

Das ist unglaublich hilfreich, wenn Sie Code entwickeln und debuggen, welcher mit Ihrer API interagiert.

///

## Dokumentation { #documentation }

technical terms (written in first person, which is you)

Ich versuche nicht, alles einzudeutschen. Das bezieht sich besonders auf Begriffe aus dem Bereich der Programmierung. Ich wandele zwar korrekt in Großschreibung um und setze Bindestriche, wo notwendig, aber ansonsten lasse ich solch ein Wort unverändert. Beispielsweise wird aus dem englischen Wort «string» in der deutschen Übersetzung «String», aber nicht «Zeichenkette». Oder aus dem englischen Wort «request body» wird in der deutschen...

Im Moment nehmen Sie an, dass `get_settings()` eine normale Funktion ist.

///

Und dann können wir das von der *Pfadoperation-Funktion* als Abhängigkeit einfordern und es überall dort verwenden, wo wir es brauchen.

{* ../../docs_src/settings/app02_an_py39/main.py hl[17,19:21] *}

### Einstellungen und Tests { #settings-and-testing }

		uncompressedSize uint64
		compressedSize   uint64
	}{
		{
			name:    "small store w desc",
			content: []byte("gophers"),
			method:  Store,
			flags:   0x8,
		},
		{
			name:    "small deflate wo desc",
			content: bytes.Repeat([]byte("abcdefg"), 2048),
			method:  Deflate,
		},
	}

	// write a zip file
	archive := new(bytes.Buffer)
	w := NewWriter(archive)

	for i := range files {

**nicht übereinstimmen**.

Sie würden also **viele Fehler sehr früh** im Entwicklungszyklus erkennen, anstatt darauf warten zu müssen, dass die Fehler Ihren Endbenutzern in der Produktion angezeigt werden, und dann zu versuchen, zu debuggen, wo das Problem liegt. ✨...

## Wo werden Pakete installiert { #where-are-packages-installed }

Wenn Sie Python installieren, werden einige Verzeichnisse mit einigen Dateien auf Ihrem Rechner erstellt.

```Dockerfile
COPY ./app /code/app
```

### Das Docker-Image erstellen { #build-the-docker-image }

Nachdem nun alle Dateien vorhanden sind, erstellen wir das Containerimage.

* Gehen Sie zum Projektverzeichnis (dort, wo sich Ihr `Dockerfile` und Ihr `app`-Verzeichnis befindet).
* Erstellen Sie Ihr FastAPI-Image:

<div class="termy">

```console
$ docker build -t myimage .

---> 100%
```

</div>

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