{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check | Testen

Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

///

## Daten-<dfn title="auch bekannt als: Serialisierung, Parsen, Marshalling">Konversion</dfn> { #data-conversion }

Die Datei- und Formularfelder werden als Formulardaten hochgeladen, und Sie erhalten diese Dateien und Formularfelder.

Und Sie können einige der Dateien als `bytes` und einige als `UploadFile` deklarieren.

/// warning | Achtung

# Lernen { #learn }

Hier sind die einführenden Abschnitte und Tutorials, um **FastAPI** zu lernen.

---
jjbb-template: periodic-trigger-lgc.yml
vars:
  - periodic-job: elastic+elasticsearch+%BRANCH%+periodic+bwc
  - lgc-job: elastic+elasticsearch+%BRANCH%+intake

Sie könnten auch direkt eine `JSONResponse` erstellen und zurückgeben.

/// tip | Tipp

Normalerweise erzielen Sie eine deutlich bessere Leistung, wenn Sie ein [Responsemodell](../tutorial/response-model.md) verwenden, als wenn Sie direkt eine `JSONResponse` zurückgeben, da die Serialisierung der Daten dabei mit Pydantic in Rust erfolgt.

///

## Eine `Response` zurückgeben { #return-a-response }

Der `scopes`-Parameter erhält ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> mit jedem Scope als Schlüssel und dessen Beschreibung als Wert:

{* ../../docs_src/security/tutorial005_an_py310.py hl[63:66] *}

Da wir diese Scopes jetzt deklarieren, werden sie in der API-Dokumentation angezeigt, wenn Sie sich einloggen/autorisieren.

Importieren Sie `EventSourceResponse` aus `fastapi.sse`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}

Jedes mit `yield` zurückgegebene Element wird als JSON kodiert und im Feld `data:` eines SSE-Events gesendet.

Wenn Sie den Rückgabetyp als `AsyncIterable[Item]` deklarieren, verwendet FastAPI ihn, um die Daten mit Pydantic zu **validieren**, zu **dokumentieren** und zu **serialisieren**.

## Conditional OpenAPI from settings and env vars { #conditional-openapi-from-settings-and-env-vars }

You can easily use the same Pydantic settings to configure your generated OpenAPI and the docs UIs.

For example:

{* ../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001_py310.py hl[6,11] *}

---
jjbb-template: matrix-gradle-unix.yml
vars:
  - job-name: elastic+elasticsearch+%BRANCH%+periodic+java-fips-matrix
  - job-display-name: "elastic / elasticsearch # %BRANCH% - java fips compatibility matrix"
  - job-description: "Testing of the Elasticsearch %BRANCH% branch java FIPS compatibility matrix.\n"
  - matrix-yaml-file: ".ci/matrix-runtime-javas-fips.yml"
  - matrix-variable: ES_RUNTIME_JAVA

```JSON
{"item_id": 5, "q": "somequery"}
```

Sie haben bereits eine API erstellt, welche:

* HTTP-<abbr title="Request - Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr> auf den _Pfaden_ `/` und `/items/{item_id}` entgegennimmt.
* Beide _Pfade_ nehmen `GET` Operationen (auch bekannt als HTTP-_Methoden_) entgegen.