Wir verwenden Doppelpunkte (`:`), nicht Gleichheitszeichen (`=`).

Und das Hinzufügen von Typhinweisen ändert normalerweise nichts an dem, was ohne sie passieren würde.

Aber jetzt stellen Sie sich vor, Sie sind wieder mitten in der Erstellung dieser Funktion, aber mit Typhinweisen.

An derselben Stelle versuchen Sie, die Autovervollständigung mit „Strg+Leertaste“ auszulösen, und Sie sehen:

<img src="/img/python-types/image02.png">

Hier hinzugefügte Tests werden von allen Erstellern sprachsspezifischer Prompts gesehen.

So verwenden:

* Einen sprachsspezifischen Prompt haben – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.
* Eine frische Übersetzung dieses Dokuments in die gewünschte Zielsprache durchführen (siehe z. B. das Kommando `translate-page` der `translate.py`). Dadurch wird die Übersetzung unter `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` erstellt.

/// details | 🌐 Übersetzung durch KI und Menschen

Diese Übersetzung wurde von KI erstellt, angeleitet von Menschen. 🤝

Sie könnte Fehler enthalten, etwa Missverständnisse des ursprünglichen Sinns oder unnatürliche Formulierungen, usw. 🤖

Sie können diese Übersetzung verbessern, indem Sie [uns helfen, die KI-LLM besser anzuleiten](https://fastapi.tiangolo.com/de/contributing/#translations).

[Englische Version](ENGLISH_VERSION_URL)

# WebSockets testen { #testing-websockets }

Sie können denselben `TestClient` zum Testen von WebSockets verwenden.

Dazu verwenden Sie den `TestClient` in einer `with`-Anweisung, eine Verbindung zum WebSocket herstellend:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Hinweis

Weitere Informationen finden Sie in Starlettes Dokumentation zum [Testen von WebSockets](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions).

FastAPI hat Unterstützung für `Annotated` hinzugefügt (und begonnen, es zu empfehlen) in der Version 0.95.0.

Wenn Sie eine ältere Version haben, würden Sie Fehler erhalten, beim Versuch, `Annotated` zu verwenden.

Stellen Sie sicher, dass Sie [die FastAPI-Version aktualisieren](../deployment/versions.md#upgrading-the-fastapi-versions), auf mindestens Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

///

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.

Als Teil der Erstellung des Anwendungsobjekts wird eine *Pfadoperation* für `/openapi.json` (oder welcher Wert für den Parameter `openapi_url` gesetzt wurde) registriert.

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | Hinweis

Einige Responsecodes (siehe nächsten Abschnitt) kennzeichnen, dass die Response keinen Body hat.

FastAPI erkennt dies und erstellt eine OpenAPI-Dokumentation, die zeigt, dass es keinen Responsebody gibt.

///

## Über HTTP-Statuscodes { #about-http-status-codes }

/// note | Hinweis

* und die Anwendung keine Authentifizierung hat, sondern erwartet, dass jeder Request aus demselben Netzwerk vertrauenswürdig ist.

## Beispielangriff { #example-attack }

Stellen Sie sich vor, Sie bauen eine Möglichkeit, lokal einen KI-Agenten auszuführen.

Er stellt eine API bereit unter

```
http://localhost:8000/v1/agents/multivac
```

Es gibt auch ein Frontend unter

```

# Allgemeines – How-To – Rezepte { #general-how-to-recipes }

Hier finden Sie mehrere Verweise auf andere Stellen in der Dokumentation, für allgemeine oder häufige Fragen.

## Daten filtern – Sicherheit { #filter-data-security }

Um sicherzustellen, dass Sie nicht mehr Daten zurückgeben, als Sie sollten, lesen Sie die Dokumentation unter [Tutorial – Responsemodell – Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md).

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

Stellen Sie sicher, dass Sie prüfen, ob die **Vorteile** für Ihren Anwendungsfall die **Nachteile** ausgleichen. 🤓

///

## GraphQL-Bibliotheken { #graphql-libraries }