## Anwendungsfall

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

## **FastAPI**-Kompatibilität

Die Einfachheit des Dependency Injection Systems macht **FastAPI** kompatibel mit:

* allen relationalen Datenbanken
* NoSQL-Datenbanken
* externen Packages
* externen APIs
* Authentifizierungs- und Autorisierungssystemen
* API-Nutzungs-Überwachungssystemen
* Responsedaten-Injektionssystemen
* usw.

## Einfach und leistungsstark

Obwohl das [Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} und dieses **Handbuch für fortgeschrittene Benutzer** als geführtes Tutorial (wie ein Buch) geschrieben sind und für Sie ausreichen sollten, um **FastAPI zu lernen**, möchten Sie sie vielleicht durch zusätzliche Kurse ergänzen.

Oder Sie belegen einfach lieber andere Kurse, weil diese besser zu Ihrem Lernstil passen.

```

////

In diesem Fall wird der Funktionsparameter `q` optional, und standardmäßig `None` sein.

/// check

Beachten Sie auch, dass **FastAPI** intelligent genug ist, um zu erkennen, dass `item_id` ein Pfad-Parameter ist und `q` keiner, daher muss letzteres ein Query-Parameter sein.

///

## Query-Parameter Typkonvertierung

Sie können auch `bool`-Typen deklarieren und sie werden konvertiert:

///

## Mehr darüber lernen

Weitere Informationen zu **GraphQL** finden Sie in der <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">offiziellen GraphQL-Dokumentation</a>.

Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – Mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren.

## Globale Abhängigkeiten

Wenn Sie diesen Parameter einfach so hinzufügen, wird **FastAPI** annehmen, dass es ein Query-Parameter ist.

Aber Sie können **FastAPI** instruieren, ihn als weiteren Body-Schlüssel zu erkennen, indem Sie `Body` verwenden:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="23"
{!> ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial003_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

Auf diese Weise können Sie in vielen Fällen etwas über Container und Docker lernen und dieses Wissen mit vielen verschiedenen Tools und Komponenten wiederverwenden.

///

/// tip | "Tipp"

Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <abbr title="Genau genommen, Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</abbr> für maschinelles Lernen.

///

### Deklarieren Sie einen *Pfad-Parameter*

Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):

```Python hl_lines="16"

automatisch im Client-Code **reflektiert** wird. Und wenn Sie den Client **erstellen**, kommt es zu einer Fehlermeldung, wenn die verwendeten Daten **nicht übereinstimmen**.

Sie würden also sehr früh im Entwicklungszyklus **viele Fehler 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. ✨...