Darum können Sie in **FastAPI** auch eine Python-Klasse als Abhängigkeit verwenden.

Was FastAPI tatsächlich prüft, ist, ob es sich um ein „Callable“ (Funktion, Klasse oder irgendetwas anderes) handelt und ob die Parameter definiert sind.

            * **FastAPI** fügt hier eine Referenz auf die globalen JSON-Schemas an einer anderen Stelle in Ihrer OpenAPI hinzu, anstatt es direkt einzubinden. Auf diese Weise können andere Anwendungen und Clients diese JSON-Schemas direkt verwenden, bessere Tools zur Codegenerierung bereitstellen, usw.

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Tatsächlich erstellen `Query`, `Path` und andere, die sie kennenlernen werden, Instanzen von Unterklassen einer allgemeinen Klasse `Param`, die ihrerseits eine Unterklasse von Pydantics `FieldInfo`-Klasse ist.

Und Pydantics `Field` gibt ebenfalls eine Instanz von `FieldInfo` zurück.

`Body` gibt auch Instanzen einer Unterklasse von `FieldInfo` zurück. Und später werden Sie andere sehen, die Unterklassen der `Body`-Klasse sind.

**Spoiler-Alarm**: Das Tutorial - Benutzerhandbuch enthält:

* Deklaration von **Parametern** von anderen verschiedenen Stellen wie: **Header-Felder**, **Cookies**, **Formularfelder** und **Dateien**.
* Wie man **Validierungseinschränkungen** wie `maximum_length` oder `regex` setzt.

Und alle verwenden dieselbe WebSocket-Verbindung.

## Verwendung von `Depends` und anderen

In WebSocket-Endpunkten können Sie Folgendes aus `fastapi` importieren und verwenden:

* `Depends`
* `Security`
* `Cookie`
* `Header`
* `Path`
* `Query`

Diese funktionieren auf die gleiche Weise wie für andere FastAPI-Endpunkte/*Pfadoperationen*:

Wenn Sie sich die Benchmarks ansehen, werden häufig mehrere Tools mit unterschiedlichen Eigenschaften als gleichwertig verglichen.

Konkret geht es darum, Uvicorn, Starlette und FastAPI miteinander zu vergleichen (neben vielen anderen Tools).

Je einfacher das Problem, welches durch das Tool gelöst wird, desto besser ist die Performanz. Und die meisten Benchmarks testen nicht die zusätzlichen Funktionen, welche das Tool bietet.

Die Hierarchie ist wie folgt:

Wenn beispielsweise ein Code irgendwann in der Mitte, in einer anderen Abhängigkeit oder in einer *Pfadoperation*, ein „Rollback“ einer Datenbanktransaktion oder einen anderen Fehler verursacht, empfangen Sie die resultierende Exception in Ihrer Abhängigkeit.

* `tuple`
* `set`
* `dict`

En hetzelfde als met Python 3.8, vanuit de `typing`-module:

* `Union`
* `Optional`
* ...en anderen.

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//// tab | Python 3.8+

* `List`
* `Tuple`
* `Set`
* `Dict`
* `Union`
* `Optional`
* ...en anderen.

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### Klassen als types

Je kunt een klasse ook declareren als het type van een variabele.

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).

Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.