Wenn Sie Daten streamen möchten, die als JSON strukturiert werden können, sollten Sie [JSON Lines streamen](../tutorial/stream-json-lines.md).

Wenn Sie jedoch **reine Binärdaten** oder Strings streamen möchten, so können Sie es machen.

/// info | Info

Hinzugefügt in FastAPI 0.134.0.

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## Anwendungsfälle { #use-cases }

Angenommen, Sie haben eine benutzerdefinierte Exception `UnicornException`, die Sie (oder eine Bibliothek, die Sie verwenden) `raise`n könnten.

Und Sie möchten diese Exception global mit FastAPI handhaben.

Sie könnten einen benutzerdefinierten Exceptionhandler mit `@app.exception_handler()` hinzufügen:

{* ../../docs_src/handling_errors/tutorial003_py310.py hl[5:7,13:18,24] *}

Sie können dem automatisch generierten Schema also zusätzliche Daten hinzufügen.

Sie könnten sich beispielsweise dafür entscheiden, den <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit Ihrem eigenen Code zu lesen und zu validieren, ohne FastAPIs automatische Funktionen mit Pydantic zu verwenden, aber Sie könnten den Request trotzdem im OpenAPI-Schema definieren wollen.

Das könnte man mit `openapi_extra` machen:

Ihr Sponsoring zeigt auch ein starkes Engagement für die FastAPI-**Community** (Sie), was bedeutet, dass sie nicht nur einen **großartigen Service** bieten möchten, sondern auch ein **robustes und florierendes Framework**, FastAPI, unterstützen möchten. 🙇

Zum Beispiel könnten Sie ausprobieren:

* [Speakeasy](https://speakeasy.com/editor?utm_source=fastapi+repo&utm_medium=github+sponsorship)

Standardmäßig erstellt `uv` eine virtuelle Umgebung in einem Verzeichnis namens `.venv`.

Aber Sie könnten es anpassen, indem Sie ein zusätzliches Argument mit dem Verzeichnisnamen übergeben.

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Dieser Befehl erstellt eine neue virtuelle Umgebung in einem Verzeichnis namens `.venv`.

/// details | `.venv` oder ein anderer Name

### Ein Prozess pro Container { #one-process-per-container }

In einem solchen Szenario möchten Sie wahrscheinlich **einen einzelnen (Uvicorn-)Prozess pro Container** haben, da Sie die Replikation bereits auf Cluster-Ebene durchführen würden.

    * Das ist insbesondere für die **Sicherheit** wichtig, mehr dazu unten.

## `response_model`-Parameter { #response-model-parameter }

Es gibt Fälle, da möchten oder müssen Sie Daten zurückgeben, die nicht genau dem entsprechen, was der Typ deklariert.

## Einstellungen in einem anderen Modul { #settings-in-another-module }

Sie könnten diese Einstellungen in eine andere Moduldatei einfügen, wie Sie in [Größere Anwendungen – mehrere Dateien](../tutorial/bigger-applications.md) gesehen haben.

Sie könnten beispielsweise eine Datei `config.py` haben mit:

{* ../../docs_src/settings/app01_py310/config.py *}

## GraphQL mit Strawberry { #graphql-with-strawberry }

Wenn Sie mit **GraphQL** arbeiten möchten oder müssen, ist [**Strawberry**](https://strawberry.rocks/) die **empfohlene** Bibliothek, da deren Design **FastAPIs** Design am nächsten kommt und alles auf **Typannotationen** basiert.

Sehen wir uns nun an, wie Sie damit eine benutzerdefinierte Response zurückgeben können.

Nehmen wir an, Sie möchten eine [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML)-Response zurückgeben.

Sie könnten Ihren XML-Inhalt als String in eine `Response` einfügen und sie zurückgeben:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}