## Einen `APIRouter` in einen anderen einfügen { #include-an-apirouter-in-another }

Auf die gleiche Weise, wie Sie einen `APIRouter` in eine `FastAPI`-Anwendung einbinden können, können Sie einen `APIRouter` in einen anderen `APIRouter` einbinden, indem Sie Folgendes verwenden:

```Python
router.include_router(other_router)
```

## Das Serverprogramm installieren { #install-the-server-program }

Wenn Sie FastAPI installieren, wird es mit einem Produktionsserver, Uvicorn, geliefert, und Sie können ihn mit dem `fastapi run` Befehl starten.

Aber Sie können auch ein ASGI-Serverprogramm manuell installieren.

errors.invalid_confirm_password = Stimmt nicht mit einem Bestätigungspasswort überein.
errors.cannot_delete_doc_because_of_running = Ein Crawler wird ausgeführt. Sie können keine Dokumente löschen.
errors.failed_to_delete_doc_in_admin = Fehler beim Löschen eines Dokuments.
errors.failed_to_send_testmail=Fehler beim Senden einer Test-E-Mail.
errors.invalid_query_unknown = Die angegebene Abfrage hat eine unbekannte Bedingung.

# Response-Cookies { #response-cookies }

## Einen `Response`-Parameter verwenden { #use-a-response-parameter }

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren.

Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden* <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>-Objekt setzen.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

# Query-Parameter-Modelle { #query-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe von **Query-Parametern** haben, die miteinander in Beziehung stehen, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und gleichzeitig Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

Auf diese Weise können Sie das Update durchführen und sicherstellen, dass weiterhin alles wie erwartet funktioniert.

## `bump-pydantic` { #bump-pydantic }

In vielen Fällen, wenn Sie reguläre Pydantic-Modelle ohne Anpassungen verwenden, können Sie den Großteil des Prozesses der Migration von Pydantic v1 auf Pydantic v2 automatisieren.

## Zusammenfassung { #recap }

Mit Pydantic Settings können Sie die Einstellungen oder Konfigurationen für Ihre Anwendung verwalten und dabei die gesamte Leistungsfähigkeit der Pydantic-Modelle nutzen.

* Durch die Verwendung einer Abhängigkeit können Sie das Testen vereinfachen.
* Sie können `.env`-Dateien damit verwenden.

Sie können die Modellkonfiguration von Pydantic verwenden, um `extra` Felder zu verbieten (`forbid`):

{* ../../docs_src/cookie_param_models/tutorial002_an_py310.py hl[10] *}

Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

Die Dokumentation würde weiterhin funktionieren, allerdings wird nicht dokumentiert werden, dass der Parameter ein Pfad sein sollte.

### Pfad-Konverter { #path-convertor }

Mittels einer Option direkt von Starlette können Sie einen *Pfad-Parameter* deklarieren, der einen Pfad enthalten soll, indem Sie eine URL wie folgt definieren:

```

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen { #concurrency-parallelism-web-machine-learning }

Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).