Sie können Cookies auch erstellen, wenn Sie eine `Response` direkt in Ihrem Code zurückgeben.

Dazu können Sie eine Response erstellen, wie unter [Eine Response direkt zurückgeben](response-directly.md) beschrieben.

Setzen Sie dann Cookies darin und geben Sie sie dann zurück:

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial001_py310.py hl[10:12] *}

/// tip | Tipp

/// tip | Tipp

Es ist sehr nützlich für die API-Clients, wenn das Rückgabemodell sicherstellt, dass ein Wert immer verfügbar und immer `int` (nicht `None`) ist, sie können viel einfacheren Code schreiben, wenn sie diese Sicherheit haben.

# Daten streamen { #stream-data }

Wenn Sie Daten streamen möchten, die als JSON strukturiert werden können, sollten Sie [JSON Lines streamen](../tutorial/stream-json-lines.md).

Wenn Sie jedoch **reine Binärdaten** oder Strings streamen möchten, so können Sie es machen.

/// info | Info

Hinzugefügt in FastAPI 0.134.0.

///

## Anwendungsfälle { #use-cases }

Sie können FastAPI CLI mit der *CLI-Option* `--forwarded-allow-ips` starten und die IP-Adressen übergeben, denen vertraut werden soll, um diese Forwarded-Header zu lesen.

Wenn Sie es auf `--forwarded-allow-ips="*"` setzen, würde es allen eingehenden IPs vertrauen.

Wenn Ihr **Server** hinter einem vertrauenswürdigen **Proxy** sitzt und nur der Proxy mit ihm spricht, würde dies dazu führen, dass er die IP dieses **Proxys** akzeptiert, was auch immer sie ist.

/// info | Info

Wenn Sie Container verwenden, beispielsweise mit Docker oder Kubernetes, erzähle ich Ihnen mehr darüber im nächsten Kapitel: [FastAPI in Containern – Docker](docker.md).

    print(contents)
```

Im Hintergrund erstellt das `open("./somefile.txt")` ein Objekt, das als „Kontextmanager“ bezeichnet wird.

Dieser stellt sicher, dass, wenn der `with`-Block beendet ist, die Datei geschlossen wird, auch wenn Exceptions geworfen wurden.

Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `yield` erstellen, erstellt **FastAPI** dafür intern einen Kontextmanager und kombiniert ihn mit einigen anderen zugehörigen Tools.

Beachten Sie, dass die Fehlermeldung auch direkt die Stelle anzeigt, wo die Validierung nicht erfolgreich war.

Das ist unglaublich hilfreich, wenn Sie Code entwickeln und debuggen, welcher mit Ihrer API interagiert.

///

## Dokumentation { #documentation }

Wenn Sie die Seite [http://127.0.0.1:8000/docs](http://127.0.0.1:8000/docs) in Ihrem Browser öffnen, sehen Sie eine automatische, interaktive API-Dokumentation:

```Python
contents = await myfile.read()
```

Wenn Sie sich innerhalb einer normalen `def`-*Pfadoperation-Funktion* befinden, können Sie direkt auf `UploadFile.file` zugreifen, zum Beispiel:

```Python
contents = myfile.file.read()
```

/// note | Technische Details zu `async`

///

Wenn Sie dann eine Instanz dieser `Settings`-Klasse erstellen (in diesem Fall als `settings`-Objekt), liest Pydantic die Umgebungsvariablen ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung. Eine Variable `APP_NAME` in Großbuchstaben wird also als Attribut `app_name` gelesen.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Jetzt, selbst wenn Sie einen <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.