`FastAPI` ist tatsächlich eine Unterklasse von `Starlette`. Wenn Sie also bereits Starlette kennen oder benutzen, das meiste funktioniert genau so.

Mit **FastAPI** bekommen Sie alles von **Starlette** (da FastAPI nur Starlette auf Steroiden ist):

        end
        handler -->> client: HTTP-Error-Response
    end
    operation ->> client: Sendet Response an Client
    Note over client,operation: Response wurde gesendet, kann nicht mehr geändert werden
    opt Tasks
        operation -->> tasks: Sendet Hintergrundtasks
    end
    opt Löst andere Exception aus
        tasks -->> tasks: Handhabt Exception im Hintergrundtask-Code
    end

Die Verwendung von Linux-Containern bietet mehrere Vorteile, darunter **Sicherheit**, **Replizierbarkeit**, **Einfachheit** und andere.

!!! tip "Tipp"
    Sie haben es eilig und kennen sich bereits aus? Springen Sie zum [`Dockerfile` unten 👇](#ein-docker-image-fur-fastapi-erstellen).

<Details>
<summary>Dockerfile-Vorschau 👀</summary>

```Dockerfile
FROM python:3.9

WORKDIR /code

    ```Python hl_lines="9"
    {!> ../../../docs_src/header_params/tutorial003.py!}
    ```

Wenn Sie mit einer *Pfadoperation* kommunizieren, die zwei HTTP-Header sendet, wie:

```
X-Token: foo
X-Token: bar
```

Dann wäre die Response:

```JSON
{
    "X-Token values": [
        "bar",
        "foo"
    ]
}
```

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attribut-Namen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

---

Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

Das schauen wir uns mal an.

mich an, wie ich „Technikgeschichte“-Unterricht gebe. 😅

Kurz gesagt: **Upgraden Sie auf FastAPI 0.99.0 oder höher**, und die Dinge sind viel **einfacher, konsistenter und intuitiver**, und Sie müssen nicht alle diese historischen Details kennen. 😎...

!!! tip "Tipp"
    Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <abbr title="Genau genommen, Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</abbr> für maschinelles Lernen.

### Deklarieren Sie einen *Pfad-Parameter*

!!! tip "İpucu"
    Merak ediyorsanız söyleyeyim, "AlexNet", "ResNet" ve "LeNet" isimleri Makine Öğrenmesi <abbr title="Teknik olarak, Derin Öğrenme model mimarileri">modellerini</abbr> temsil eder.

### Bir *Yol Parametresi* Tanımlayalım

* <a href="https://github.com/tiangolo/fastapi/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+sort%3Aupdated-desc+label%3Aquestion+-label%3Aanswered+" class="external-link" target="_blank">GitHub-Issues</a>

In vielen Fällen kennen Sie möglicherweise bereits die Antwort auf diese Fragen. 🤓

Wenn Sie vielen Menschen bei ihren Fragen helfen, werden Sie offizieller [FastAPI-Experte](fastapi-people.md#experten){.internal-link target=_blank}. 🎉

```

!!! info "情報"
    <a href="https://docs.python.org/3/library/enum.html" class="external-link" target="_blank">Enumerations (もしくは、enums)はPython 3.4以降で利用できます</a>。

!!! tip "豆知識"
    "AlexNet"、"ResNet"そして"LeNet"は機械学習<abbr title="Technically, Deep Learning model architectures">モデル</abbr>の名前です。

### *パスパラメータ*の宣言

次に、作成したenumクラスである`ModelName`を使用した型アノテーションをもつ*パスパラメータ*を作成します:

```Python hl_lines="16"