Aber eine Variable wie `user-agent` ist in Python ungültig.

Daher wird `Header` standardmäßig die Zeichen des Parameter-Namens von Unterstrich (`_`) zu Bindestrich (`-`) konvertieren, um die Header zu extrahieren und zu dokumentieren.

Außerdem ist Groß-/Klein­schrei­bung in HTTP-Headern nicht relevant, daher können Sie sie im Standard-Python-Stil (auch bekannt als „snake_case“) deklarieren.

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

Diese deklariert einen optionalen Query-Parameter `q` vom Typ `str` und gibt ihn dann einfach zurück.

Das ist recht einfach (nicht sehr nützlich), hilft uns aber dabei, uns auf die Funktionsweise der Unterabhängigkeiten zu konzentrieren.

## Zweite Abhängigkeit, „Dependable“ und „Dependant“ { #second-dependency-dependable-and-dependant }

## Dokumentations-Tags – OpenAPI { #documentation-tags-openapi }

Um Tags zu Ihren *Pfadoperationen* hinzuzufügen und diese in der Oberfläche der Dokumentation zu gruppieren, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Pfadoperation-Konfiguration – Tags](../tutorial/path-operation-configuration.md#tags){.internal-link target=_blank}.

# Von Pydantic v1 zu Pydantic v2 migrieren { #migrate-from-pydantic-v1-to-pydantic-v2 }

Wenn Sie eine ältere FastAPI-App haben, nutzen Sie möglicherweise Pydantic Version 1.

FastAPI Version 0.100.0 unterstützte sowohl Pydantic v1 als auch v2. Es verwendete, was auch immer Sie installiert hatten.

FastAPI Version 0.119.0 führte eine teilweise Unterstützung für Pydantic v1 innerhalb von Pydantic v2 (als `pydantic.v1`) ein, um die Migration zu v2 zu erleichtern.

Diese Informationen aus den Modellen, die in OpenAPI enthalten sind, können verwendet werden, um **den Client-Code zu generieren**.

### Hey API { #hey-api }

Sobald wir eine FastAPI-App mit den Modellen haben, können wir Hey API verwenden, um einen TypeScript-Client zu generieren. Der schnellste Weg das zu tun, ist über npx.

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i http://localhost:8000/openapi.json -o src/client
```

## Deployment-Konzepte { #deployment-concepts }

Hier haben Sie gesehen, wie Sie mehrere **Worker** verwenden, um die Ausführung der Anwendung zu **parallelisieren**, **mehrere Kerne** der CPU zu nutzen und in der Lage zu sein, **mehr Requests** zu bearbeiten.

In der Liste der Deployment-Konzepte von oben würde die Verwendung von Workern hauptsächlich bei der **Replikation** und ein wenig bei **Neustarts** helfen, aber Sie müssen sich trotzdem um die anderen kümmern:

Um diese Typen und die inneren Typen zu deklarieren, können Sie Pythons Standardmodul `typing` verwenden. Es existiert speziell für die Unterstützung dieser Typhinweise.

#### Neuere Python-Versionen { #newer-versions-of-python }

Die Syntax, welche `typing` verwendet, ist **kompatibel** mit allen Versionen, von Python 3.6 aufwärts zu den neuesten, inklusive Python 3.9, Python 3.10, usw.

Indem Sie nur `BackgroundTasks` (und nicht `BackgroundTask`) verwenden, ist es dann möglich, es als *Pfadoperation-Funktion*-Parameter zu verwenden und **FastAPI** den Rest für Sie erledigen zu lassen, genau wie bei der direkten Verwendung des `Request`-Objekts.

Sie könnten beispielsweise einen benutzerdefinierten Header `X-Process-Time` hinzufügen, der die Zeit in Sekunden enthält, die benötigt wurde, um den Request zu verarbeiten und eine Response zu generieren:

{* ../../docs_src/middleware/tutorial001_py39.py hl[10,12:13] *}

/// tip | Tipp