Sie sollten jedoch zuerst das **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen (was Sie gerade tun).

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

FastAPI Cloud ist der Hauptsponsor und Finanzierungsgeber für die *FastAPI and friends* Open-Source-Projekte. ✨

## Cloudanbieter – Sponsoren { #cloud-providers-sponsors }

## `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen { #add-dependencies-to-the-path-operation-decorator }

Der *Pfadoperation-Dekorator* erhält ein optionales Argument `dependencies`.

Es sollte eine `list`e von `Depends()` sein:

Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `extra` Felder zu verbieten (`forbid`):

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Wenn ein Client versucht, einige **zusätzliche Cookies** zu senden, erhält er eine **Error-<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>**.

Wenn ein Client versucht, einige zusätzliche Daten zu senden, erhält er eine **Error-<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>**.

Zum Beispiel, wenn der Client versucht, folgende Formularfelder zu senden:

* `username`: `Rick`
* `password`: `Portal Gun`
* `extra`: `Mr. Poopybutthole`

* Viele PRs haben keine Tests. Sie können den Autor daran **erinnern**, Tests hinzuzufügen, oder Sie können sogar selbst einige Tests **vorschlagen**. Das ist eines der Dinge, die am meisten Zeit in Anspruch nehmen, und Sie können dabei viel helfen.

* Kommentieren Sie auch hier anschließend, was Sie versucht haben, sodass ich weiß, dass Sie es überprüft haben. 🤓

## Einen Pull Request erstellen { #create-a-pull-request }

Ich zeige Ihnen einige der wichtigsten Konzepte, die Sie beim Deployment einer **FastAPI**-Anwendung wahrscheinlich berücksichtigen sollten (obwohl das meiste davon auch für jede andere Art von Webanwendung gilt).

/// info | Info

Webhooks sind in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und werden von FastAPI `0.99.0` und höher unterstützt.

///

## Eine App mit Webhooks { #an-app-with-webhooks }

* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen...

**FastAPI** behält die zusätzlichen Informationen aus `responses` und kombiniert sie mit dem JSON-Schema aus Ihrem Modell.

Sie können beispielsweise eine Response mit dem Statuscode `404` deklarieren, die ein Pydantic-Modell verwendet und über eine benutzerdefinierte Beschreibung (`description`) verfügt.

Und eine Response mit dem Statuscode `200`, die Ihr `response_model` verwendet, aber ein benutzerdefiniertes Beispiel (`example`) enthält: