* Todas las dependencias pueden requerir datos de los requests y **aumentar las restricciones de la path operation** y la documentación automática.
* **Validación automática** incluso para los parámetros de *path operation* definidos en las dependencias.
* Soporte para sistemas de autenticación de usuario complejos, **conexiones a bases de datos**, etc.
* **Sin compromisos** con bases de datos, frontends, etc. Pero fácil integración con todos ellos.

# Benutzerdefinierte Response – HTML, Stream, Datei, andere

Standardmäßig gibt **FastAPI** die Responses mittels `JSONResponse` zurück.

Sie können das überschreiben, indem Sie direkt eine `Response` zurückgeben, wie in [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md){.internal-link target=_blank} gezeigt.

* Daten verarbeiten:
    * Angenommen, Sie erhalten eine Datei, die einen langsamen Prozess durchlaufen muss. Sie können als Response „Accepted“ (HTTP 202) zurückgeben und die Datei im Hintergrund verarbeiten.

## `BackgroundTasks` verwenden

### Einen TypeScript-Client mit der modifizierten OpenAPI generieren

Da das Endergebnis nun in einer Datei `openapi.json` vorliegt, würden Sie die `package.json` ändern, um diese lokale Datei zu verwenden, zum Beispiel:

```JSON  hl_lines="7"
{
  "name": "frontend-app",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",
  "scripts": {

* `datetime.datetime`:
    * Ein Python-`datetime.datetime`.
    * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
    * Python-`datetime.date`.
    * Wird in Requests und Responses als `str` im ISO 8601-Format dargestellt, etwa: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
    * Ein Python-`datetime.time`.

## Die Reihenfolge ist wichtig

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.

    * Code-Vervollständigung.
    * Typprüfungen.
* Validierung von Daten:
    * Automatische und eindeutige Fehler, wenn die Daten ungültig sind.
    * Validierung auch für tief verschachtelte JSON-Objekte.
* <abbr title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konvertierung</abbr> von Eingabedaten: Aus dem Netzwerk kommend, zu Python-Daten und -Typen. Lesen von:
    * JSON.
    * Pfad-Parametern.

		t.Fatalf("failed to query data, got error %v", err)
	}
	AssertEqual(t, result, out)

	// update record
	data.Roles = append(data.Roles, "r3")
	data.JobInfo.Location = "Gates Hillman Complex"
	if err := DB.Assign(data).FirstOrCreate(&out).Error; err != nil {
		t.Fatalf("failed to FirstOrCreate Assigned data, got error %v", err)
	}
	if err := DB.First(&result, out.ID).Error; err != nil {

Wir sind nicht darauf beschränkt, nur eine Abhängigkeit zu haben, die diesen Typ von Daten zurückgeben kann.

///

## Andere Modelle

Sie können jetzt den aktuellen Benutzer direkt in den *Pfadoperation-Funktionen* abrufen und die Sicherheitsmechanismen auf **Dependency Injection** Ebene handhaben, mittels `Depends`.

Und Sie können alle Modelle und Daten für die Sicherheitsanforderungen verwenden (in diesem Fall ein Pydantic-Modell `User`).

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── test_main.py
```

Die Datei `main.py` hätte als Inhalt:

{* ../../docs_src/async_tests/main.py *}

Die Datei `test_main.py` hätte die Tests für `main.py`, das könnte jetzt so aussehen:

{* ../../docs_src/async_tests/test_main.py *}

## Es ausführen