### Mehrere Container { #multiple-containers }

Wenn Sie **mehrere Container** haben, von denen wahrscheinlich jeder einen **einzelnen Prozess** ausführt (z. B. in einem **Kubernetes**-Cluster), dann möchten Sie wahrscheinlich einen **separaten Container** haben, welcher die Arbeit der **Vorab-Schritte** in einem einzelnen Container, mit einem einzelnen Prozess ausführt, **bevor** die replizierten Workercontainer ausgeführt werden.

/// info | Info

    return results
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/// note | Hinweis

Sie können `await` nur innerhalb von Funktionen verwenden, die mit `async def` erstellt wurden.

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/// info | Info

Dies ist verfügbar seit Pydantic Version 2 oder höher. 😎

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/// tip | Tipp

Wenn Sie irgendeine Art von Validierung durchführen müssen, die eine Kommunikation mit einer **externen Komponente** erfordert, wie z. B. einer Datenbank oder einer anderen API, sollten Sie stattdessen **FastAPI-Abhängigkeiten** verwenden. Sie werden diese später kennenlernen.

Nehmen wir an, Sie möchten eine [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML)-Response zurückgeben.

Sie könnten Ihren XML-Inhalt als String in eine `Response` einfügen und sie zurückgeben:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

## Funktionsweise eines Responsemodells { #how-a-response-model-works }

Und nach einer langen Suche nach einem ähnlichen Framework und dem Testen vieler verschiedener Alternativen, war APIStar die beste verfügbare Option.

Erstellen Sie Formular-Parameter, so wie Sie es auch mit `Body` und `Query` machen würden:

{* ../../docs_src/request_forms/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Zum Beispiel stellt eine der Möglichkeiten, die OAuth2-Spezifikation zu verwenden (genannt „password flow“), die Bedingung, einen `username` und ein `password` als Formularfelder zu senden.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.

Um beispielsweise eine weitere Response mit dem Statuscode `404` und einem Pydantic-Modell `Message` zu deklarieren, können Sie schreiben:

Nehmen wir an, dass die Datei `main.py` mit Ihrer **FastAPI**-Anwendung jetzt einige andere **Pfadoperationen** hat.

Sie verfügt über eine `GET`-Operation, die einen Fehler zurückgeben könnte.

Sie verfügt über eine `POST`-Operation, die mehrere Fehler zurückgeben könnte.

Beide *Pfadoperationen* erfordern einen `X-Token`-Header.

{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/main.py *}

### Erweiterte Testdatei { #extended-testing-file }

Standardmäßig verwendet **FastAPI** eine strikte Prüfung des `Content-Type`-Headers für JSON-Requestbodys. Das bedeutet, dass JSON-Requests einen gültigen `Content-Type`-Header (z. B. `application/json`) enthalten MÜSSEN, damit der Body als JSON geparst wird.

## CSRF-Risiko { #csrf-risk }

Dieses Standardverhalten schützt vor einer Klasse von **Cross-Site Request Forgery (CSRF)**-Angriffen in einem sehr spezifischen Szenario.

Die, wenn sie aufgerufen werden, Instanzen von Klassen mit demselben Namen zurückgeben.

Sie importieren also `Query`, was eine Funktion ist. Und wenn Sie sie aufrufen, gibt sie eine Instanz einer Klasse zurück, die auch `Query` genannt wird.

Diese Funktionen existieren (statt die Klassen direkt zu verwenden), damit Ihr Editor keine Fehlermeldungen über ihre Typen ausgibt.