## Containerimages

Docker ist eines der wichtigsten Tools zum Erstellen und Verwalten von **Containerimages** und **Containern**.

Wenn Sie jedoch über dieselbe **FastAPI**-Anwendung auf Variablen und Objekte zugreifen oder kleine Hintergrundtasks ausführen müssen (z. B. das Senden einer E-Mail-Benachrichtigung), können Sie einfach `BackgroundTasks` verwenden.

## Zusammenfassung

    * Ein anderes Beispiel ist `201`, „Created“ („Erzeugt“). Wird in der Regel verwendet, wenn ein neuer Datensatz in der Datenbank erzeugt wurde.
    * Ein spezieller Fall ist `204`, „No Content“ („Kein Inhalt“). Diese Response wird verwendet, wenn es keinen Inhalt gibt, der zum Client zurückgeschickt wird, diese Response hat also keinen Body.

Zuerst erstellen wir eine `GzipRequest`-Klasse, welche die Methode `Request.body()` überschreibt, um den Body bei Vorhandensein eines entsprechenden Headers zu dekomprimieren.

Wenn der Header kein `gzip` enthält, wird nicht versucht, den Body zu dekomprimieren.

Auf diese Weise kann dieselbe Routenklasse gzip-komprimierte oder unkomprimierte Requests verarbeiten.

```Python hl_lines="8-15"

```Python hl_lines="16-18  21-22  28-32"
{!../../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

Es gibt zwei Hauptunterschiede zu einer normalen *Pfadoperation*:

* Es muss kein tatsächlicher Code vorhanden sein, da Ihre Anwendung diesen Code niemals aufruft. Sie wird nur zur Dokumentation der *externen API* verwendet. Die Funktion könnte also einfach `pass` enthalten.

Mit **FastAPI** bekommen Sie alle Funktionen von **Pydantic** (da FastAPI für die gesamte Datenverarbeitung Pydantic nutzt):

* **Kein Kopfzerbrechen**:
    * Keine neue Schemadefinition-Mikrosprache zu lernen.
    * Wenn Sie Pythons Typen kennen, wissen Sie, wie man Pydantic verwendet.

* den Pfad-Parameter `item_id` mittels `Path` deklarieren
* die Parameter in einer unterschiedlichen Reihenfolge haben
* `Annotated` nicht verwenden

... dann hat Python eine kleine Spezial-Syntax für Sie.

Übergeben Sie der Funktion `*` als ersten Parameter.

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.

Möchten Sie nur ein `str` haben? Oder nur ein `dict`? Oder direkt eine Instanz eines Modells einer Datenbank-Klasse? Es funktioniert alles auf die gleiche Weise.

Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind. Zum Beispiel, dass ein Feld ein `int` ist und kein zufälliger String. Das ist besonders nützlich für hereinkommende Daten.

Ohne ein Datenvalidierungssystem müssten Sie alle Prüfungen manuell im Code durchführen.

      "input": "foo",
      "url": "https://errors.pydantic.dev/2.1/v/int_parsing"
    }
  ]
}
```

Der Pfad-Parameter `item_id` hatte den Wert `"foo"`, was kein `int` ist.