commons: CommonQueryParams = Depends(CommonQueryParams)
```

////

**FastAPI** bietet eine Abkürzung für diese Fälle, wo die Abhängigkeit *speziell* eine Klasse ist, welche **FastAPI** aufruft, um eine Instanz der Klasse selbst zu erstellen.

In diesem speziellen Fall können Sie Folgendes tun:

Anstatt zu schreiben:

//// tab | Python 3.8+

```Python
commons: Annotated[CommonQueryParams, Depends(CommonQueryParams)]
```

### Um Schließung bitten

Wenn die Person antwortet, besteht eine hohe Chance, dass Sie ihr Problem gelöst haben. Herzlichen Glückwunsch, **Sie sind ein Held**! 🦸

* Wenn es tatsächlich das Problem gelöst hat, können Sie sie darum bitten:

    * In GitHub-Diskussionen: den Kommentar als **Antwort** zu markieren.
    * In GitHub-Issues: Das Issue zu **schließen**.

### Testdatei

Dann könnten Sie eine Datei `test_main.py` mit Ihren Tests haben. Sie könnte sich im selben Python-Package befinden (dasselbe Verzeichnis mit einer `__init__.py`-Datei):

``` hl_lines="5"
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Da sich diese Datei im selben Package befindet, können Sie relative Importe verwenden, um das Objekt `app` aus dem `main`-Modul (`main.py`) zu importieren:

### Erforderlich, kann `None` sein

Sie können deklarieren, dass ein Parameter `None` akzeptiert, aber dennoch erforderlich ist. Das zwingt Clients, den Wert zu senden, selbst wenn er `None` ist.

Um das zu machen, deklarieren Sie, dass `None` ein gültiger Typ ist, aber verwenden Sie dennoch `...` als Default:

{* ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial006c_an_py310.py hl[9] *}

In diesem Beispiel übergeben wir dem Argument `response_model` den Wert `Union[PlaneItem, CarItem]`.

Da wir es als **Wert einem Argument überreichen**, statt es als **Typannotation** zu verwenden, müssen wir `Union` verwenden, selbst in Python 3.10.

Wenn es eine Typannotation gewesen wäre, hätten wir auch den vertikalen Trennstrich verwenden können, wie in:

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, vor der Implementierung, um sicherzustellen, dass es mit jedem Editor funktioniert.

Es gab sogar ein paar Änderungen an Pydantic selbst, um das zu unterstützen.

Die vorherigen Screenshots zeigten <a href="https://code.visualstudio.com" class="external-link" target="_blank">Visual Studio Code</a>.

* Alle enthalten die vordefinierten `responses`.
* Für alle diese *Pfadoperationen* wird die Liste der `dependencies` ausgewertet/ausgeführt, bevor sie selbst ausgeführt werden.
    * Wenn Sie außerdem Abhängigkeiten in einer bestimmten *Pfadoperation* deklarieren, **werden diese ebenfalls ausgeführt**.

In den nächsten Kapiteln zeige ich Ihnen einige konkrete Beispiele.

---

* usw.

## Einfach und leistungsstark

Obwohl das hierarchische Dependency Injection System sehr einfach zu definieren und zu verwenden ist, ist es dennoch sehr mächtig.

Sie können Abhängigkeiten definieren, die selbst wiederum Abhängigkeiten definieren können.

Sie könnten das auf der obersten Ebene des Moduls/der Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte.