Diese funktionieren auf die gleiche Weise wie für andere FastAPI-Endpunkte/*Pfadoperationen*:

{* ../../docs_src/websockets_/tutorial002_an_py310.py hl[68:69,82] *}

/// info | Info

Da es sich um einen WebSocket handelt, macht es keinen Sinn, eine `HTTPException` auszulösen, stattdessen lösen wir eine `WebSocketException` aus.

OpenAPI 3.1.0 (verwendet seit FastAPI 0.99.0) hat Unterstützung für `examples` hinzugefügt, was Teil des **JSON Schema** Standards ist.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.

Um beispielsweise eine weitere Response mit dem Statuscode `404` und einem Pydantic-Modell `Message` zu deklarieren, können Sie schreiben:

## `Field` importieren { #import-field }

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

# Response-Header { #response-headers }

## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren (wie Sie es auch für Cookies tun können).

Und dann können Sie Header in diesem *vorübergehenden* <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-Objekt festlegen.

/// 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"])

Pero al revisar benchmarks y comparaciones, debes tener en cuenta lo siguiente.

## Benchmarks y velocidad { #benchmarks-and-speed }

Cuando ves los benchmarks, es común ver varias herramientas de diferentes tipos comparadas como equivalentes.

Específicamente, ver Uvicorn, Starlette y FastAPI comparados juntos (entre muchas otras herramientas).

# GraphQL { #graphql }

Como **FastAPI** se basa en el estándar **ASGI**, es muy fácil integrar cualquier paquete de **GraphQL** que también sea compatible con ASGI.

Puedes combinar las *path operations* normales de FastAPI con GraphQL en la misma aplicación.

/// tip | Consejo

**GraphQL** resuelve algunos casos de uso muy específicos.

Tiene **ventajas** y **desventajas** en comparación con las **APIs web** comunes.

* `compresslevel` – Wird während der GZip-Kompression verwendet. Es ist ein Ganzzahlwert zwischen 1 und 9. Der Defaultwert ist `9`. Ein niedrigerer Wert resultiert in schnellerer Kompression, aber größeren Dateigrößen, während ein höherer Wert langsamere Kompression, aber kleinere Dateigrößen zur Folge hat.

## Andere Middlewares { #other-middlewares }

Es gibt viele andere ASGI-Middlewares.

Zum Beispiel:

/// tip | Consejo

Nota que la función de test ahora es `async def` en lugar de solo `def` como antes al usar el `TestClient`.

///

Luego podemos crear un `AsyncClient` con la app y enviar requests asíncronos a ella, usando `await`.

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py hl[9:12] *}

Esto es equivalente a:

```Python
response = client.get('/')
```