Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

# Header-Parameter-Modelle { #header-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe verwandter **Header-Parameter** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

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

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

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Sie können einige zusätzliche [Parameter der Swagger-Oberfläche](https://swagger.io/docs/open-source-tools/swagger-ui/usage/configuration/) konfigurieren.

Um diese zu konfigurieren, übergeben Sie das Argument `swagger_ui_parameters` beim Erstellen des `FastAPI()`-App-Objekts oder an die Funktion `get_swagger_ui_html()`.

Sie können jetzt Produktionsanwendungen mit **FastAPI** erstellen (und das tun Sie wahrscheinlich schon seit einiger Zeit), Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie eine Version verwenden, die korrekt mit dem Rest Ihres Codes funktioniert.

## Ihre `fastapi`-Version pinnen { #pin-your-fastapi-version }

Webhooks sind in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und werden von FastAPI `0.99.0` und höher unterstützt.

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## Eine App mit Webhooks { #an-app-with-webhooks }

Wenn Sie eine **FastAPI**-Anwendung erstellen, gibt es ein `webhooks`-Attribut, das Sie verwenden können, um *Webhooks* zu definieren, genauso wie Sie *Pfadoperationen* definieren würden, zum Beispiel mit `@app.webhooks.post()`.

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass die Testfunktion jetzt `async def` ist und nicht nur `def` wie zuvor, wenn Sie den `TestClient` verwenden.

///

Dann können wir einen `AsyncClient` mit der App erstellen und mit `await` asynchrone Requests an ihn senden.

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py310/test_main.py hl[9:12] *}

Das ist das Äquivalent zu:

```Python
response = client.get('/')
```

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

### Fess ausführen

Führen Sie `org.codelibs.fess.FessBoot` in Ihrer IDE aus oder debuggen Sie es und greifen Sie dann auf http://localhost:8080/ zu.

### Paket erstellen

Führen Sie das `package`-Ziel aus, und dann wird die Release-Datei im Verzeichnis target/releases erstellt.

    $ mvn package
    $ mvn rpm:rpm   # .rpm-Paket
    $ mvn jdeb:jdeb # .deb-Paket

### Quellcode generieren

Es handelte sich also um ein komplett zusätzliches System.

Heutzutage ist es nicht sehr populär und wird kaum verwendet.

## OpenAPI { #openapi }

OpenAPI (früher bekannt als Swagger) ist die offene Spezifikation zum Erstellen von APIs (jetzt Teil der Linux Foundation).

**FastAPI** basiert auf **OpenAPI**.

Das ist es, was erlaubt, mehrere automatische interaktive Dokumentations-Oberflächen, Codegenerierung, usw. zu haben.

## `CORSMiddleware` verwenden { #use-corsmiddleware }

Sie können das in Ihrer **FastAPI**-Anwendung mit der `CORSMiddleware` konfigurieren.

* Importieren Sie `CORSMiddleware`.
* Erstellen Sie eine Liste der erlaubten Origins (als Strings).
* Fügen Sie es als „Middleware“ zu Ihrer **FastAPI**-Anwendung hinzu.

Sie können auch angeben, ob Ihr Backend erlaubt: