# Merkmale

## FastAPI Merkmale

**FastAPI** ermöglicht Ihnen Folgendes:

### Basiert auf offenen Standards

**FastAPI** has its own `HTTPException`.

And **FastAPI**'s `HTTPException` error class inherits from Starlette's `HTTPException` error class.

The only difference is that **FastAPI**'s `HTTPException` accepts any JSON-able data for the `detail` field, while Starlette's `HTTPException` only accepts strings for it.

So, you can keep raising **FastAPI**'s `HTTPException` as normally in your code.

# Devolver una Response Directamente

Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

# Eine Response direkt zurückgeben

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`e, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.

Hay un mini <a href="https://sqlmodel.tiangolo.com/tutorial/fastapi/" class="external-link" target="_blank">tutorial sobre el uso de SQLModel con FastAPI</a>. ✨

詳細はレポジトリのドキュメントを参照して下さい。

## フルスタック FastAPI MongoDB

...時間の都合等によっては、今後作成されるかもしれません。😅 🎉

## spaCyとFastAPIを使用した機械学習モデル

GitHub: <a href="https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi</a>

### spaCyとFastAPIを使用した機械学習モデル - 機能

* **spaCy** のNERモデルの統合。

# Using Dataclasses { #using-dataclasses }

FastAPI is built on top of **Pydantic**, and I have been showing you how to use Pydantic models to declare requests and responses.

But FastAPI also supports using <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a> the same way:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py hl[1,7:12,19:20] *}

# Verwendung von Datenklassen

FastAPI basiert auf **Pydantic** und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um Requests und Responses zu deklarieren.

Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a>:

{* ../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py hl[1,7:12,19:20] *}

### Filtrado de Datos en FastAPI

Ahora, para FastAPI, verá el tipo de retorno y se asegurará de que lo que devuelves incluya **solo** los campos que están declarados en el tipo.

✔️ 🤯 👈 🚥 👆 📨 📨 🔗 ↩️ ⚙️ `Response` 🔢, FastAPI 🔜 📨 ⚫️ 🔗.

, 👆 🔜 ✔️ ⚒ 💭 👆 💽 ☑ 🆎. 🤶 Ⓜ. ⚫️ 🔗 ⏮️ 🎻, 🚥 👆 🛬 `JSONResponse`.

 & 👈 👆 🚫 📨 🙆 📊 👈 🔜 ✔️ ⛽ `response_model`.

///

### 🌅 ℹ

/// note | 📡 ℹ

👆 💪 ⚙️ `from starlette.responses import Response` ⚖️ `from starlette.responses import JSONResponse`.

**FastAPI** 🚚 🎏 `starlette.responses` `fastapi.responses` 🏪 👆, 👩‍💻. ✋️ 🌅 💪 📨 👟 🔗 ⚪️➡️ 💃.