* `summary`: Eine kurze Zusammenfassung der API.
* `description`: Die Beschreibung Ihrer API. Dies kann Markdown enthalten und wird in der Dokumentation angezeigt.
* `routes`: Eine Liste von Routen, dies sind alle registrierten *Pfadoperationen*. Sie stammen von `app.routes`.

!!! info
    Der Parameter `summary` ist in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und wird von FastAPI 0.99.0 und höher unterstützt.

speichert den zurückgegebenen Wert in einem <abbr title="Mechanismus, der bereits berechnete/generierte Werte zwischenspeichert, um sie später wiederzuverwenden, anstatt sie erneut zu berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben Request aufzurufen.

In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise...

* `Annotated` nicht verwenden

... dann hat Python eine kleine Spezial-Syntax für Sie.

Übergeben Sie der Funktion `*` als ersten Parameter.

`UploadFile` hat die folgenden `async`hronen Methoden. Sie alle rufen die entsprechenden Methoden des darunterliegenden Datei-Objekts auf (wobei intern `SpooledTemporaryFile` verwendet wird).

* `write(daten)`: Schreibt `daten` (`str` oder `bytes`) in die Datei.

# Fortgeschrittene Abhängigkeiten

## Parametrisierte Abhängigkeiten

Alle Abhängigkeiten, die wir bisher gesehen haben, waren festgelegte Funktionen oder Klassen.

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Zum Beispiel könnten Sie **ein Dict zurückgeben** wollen, oder ein Datenbank-Objekt, aber **es als Pydantic-Modell deklarieren**. Auf diese Weise übernimmt das Pydantic-Modell alle Datendokumentation, -validierung, usw. für das Objekt, welches Sie zurückgeben (z. B. ein Dict oder ein Datenbank-Objekt).

    * Das generierte Schema wird anzeigen, dass es sich um einen `str` mit `binary` „Format“ handelt.
* `Decimal`:
    * Standard-Python-`Decimal`.
    * In Requests und Responses wird es wie ein `float` behandelt.
* Sie können alle gültigen Pydantic-Datentypen hier überprüfen: <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/usage/types/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantic data types</a>.

## Beispiel

!!! tip "Tipp"
    Dieses Tutorial verwendete zuvor <a href="https://pyjwt.readthedocs.io/" class="external-link" target="_blank">PyJWT</a>.

    Es wurde jedoch aktualisiert, stattdessen python-jose zu verwenden, da dieses alle Funktionen von PyJWT sowie einige Extras bietet, die Sie später möglicherweise benötigen, wenn Sie Integrationen mit anderen Tools erstellen.

## Passwort-Hashing

Wenn Sie mit **mehreren Prozessen** dasselbe API-Programm ausführen, werden diese üblicherweise als **<abbr title="Arbeiter">Worker</abbr>** bezeichnet.

### Workerprozesse und Ports

```Python
old_dict = {
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
}
new_dict = {**old_dict, "new key": "new value"}
```

Hier wird `new_dict` alle Schlüssel-Wert-Paare von `old_dict` plus das neue Schlüssel-Wert-Paar enthalten:

```Python
{
    "old key": "old value",
    "second old key": "second old value",
    "new key": "new value",
}
```