# OpenAPI erweitern { #extending-openapi }

Es gibt einige Fälle, in denen Sie das generierte OpenAPI-Schema ändern müssen.

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie.

## Der normale Vorgang { #the-normal-process }

Der normale (Standard-)Prozess ist wie folgt.

Eine `FastAPI`-Anwendung (Instanz) verfügt über eine `.openapi()`-Methode, von der erwartet wird, dass sie das OpenAPI-Schema zurückgibt.

In dem Fall wäre die URL: `/files//home/johndoe/myfile.txt`, mit einem doppelten Schrägstrich (`//`) zwischen `files` und `home`.

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## Zusammenfassung { #recap }

In **FastAPI** erhalten Sie mittels kurzer, intuitiver Typdeklarationen:

* Editor-Unterstützung: Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.
* Daten "<abbr title="Den String, der von einem HTTP-Request kommt, nach Python-Daten konvertieren">parsen</abbr>"

# WSGI inkludieren – Flask, Django und andere { #including-wsgi-flask-django-others }

Sie können WSGI-Anwendungen mounten, wie Sie es in [Unteranwendungen – Mounts](sub-applications.md){.internal-link target=_blank}, [Hinter einem Proxy](behind-a-proxy.md){.internal-link target=_blank} gesehen haben.

Dazu können Sie die `WSGIMiddleware` verwenden und damit Ihre WSGI-Anwendung wrappen, zum Beispiel Flask, Django usw.

## `WSGIMiddleware` verwenden { #using-wsgimiddleware }

## Eine **FastAPI**-Anwendung mounten { #mounting-a-fastapi-application }

„Mounten“ („Einhängen“) bedeutet das Hinzufügen einer völlig „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller unter diesem Pfad liegenden _Pfadoperationen_ kümmert, welche in dieser Unteranwendung deklariert sind.

### Hauptanwendung { #top-level-application }

## Origin { #origin }

Wenn wir in unseren Tests asynchrone Funktionen aufrufen möchten, müssen unsere Testfunktionen asynchron sein. AnyIO stellt hierfür ein nettes Plugin zur Verfügung, mit dem wir festlegen können, dass einige Testfunktionen asynchron aufgerufen werden sollen.

## HTTPX { #httpx }

**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Header (auch Cookies und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

Sie können den Parameter `Response` auch in Abhängigkeiten deklarieren und darin Header (und Cookies) festlegen.

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

```
https://www.external.org/events/invoices/2expen51ve
```

mit einem JSON-Body, der etwa Folgendes enthält:

```JSON
{
    "description": "Payment celebration",
    "paid": true
}
```

und sie würde eine Response von dieser *externen API* mit einem JSON-Body wie dem folgenden erwarten:

```JSON
{
    "ok": true
}
```

/// tip | Tipp

## 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.

Wenn die Daten jedoch nicht vorhanden sind, möchten Sie diese erstellen und den HTTP-Statuscode „CREATED“ `201` zurückgeben.

Sie möchten aber dennoch in der Lage sein, die von Ihnen zurückgegebenen Daten mit einem `response_model` zu filtern und zu konvertieren.

In diesen Fällen können Sie einen `Response`-Parameter verwenden.

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