```

In neueren Versionen von Python gibt es auch einen **asynchronen Kontextmanager**. Sie würden ihn mit `async with` verwenden:

```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Wenn Sie wie oben einen Kontextmanager oder einen asynchronen Kontextmanager erstellen, führt dieser vor dem Betreten des `with`-Blocks den Code vor dem `yield` aus, und nach dem Verlassen des `with`-Blocks wird er den Code nach dem `yield` ausführen.

## Múltiples parámetros de path y query

Puedes declarar múltiples parámetros de path y parámetros de query al mismo tiempo. **FastAPI** sabe cuál es cuál.

No los tienes que declarar en un orden específico.

Serán detectados por nombre:

```Python hl_lines="8  10"
{!../../../docs_src/query_params/tutorial004.py!}
```

## Parámetros de query requeridos

### Benötigtes mit pip installieren

Nachdem Sie die Umgebung wie oben beschrieben aktiviert haben:

<div class="termy">

```console
$ pip install -r requirements.txt

---> 100%
```

</div>

    ```Python hl_lines="20-27"
    {!> ../../../docs_src/schema_extra_example/tutorial003.py!}
    ```

### Beispiel in der Dokumentations-Benutzeroberfläche

Mit jeder der oben genannten Methoden würde es in `/docs` so aussehen:

<img src="/img/tutorial/body-fields/image01.png">

### `Body` mit mehreren `examples`

Sie können natürlich auch mehrere `examples` übergeben:

und Sie bereits **Replikation** auf Cluster ebene mit mehreren **Containern** eingerichtet haben. In diesen Fällen ist es besser, **ein Image von Grund auf zu erstellen**, wie oben beschrieben: [Ein Docker-Image für FastAPI erstellen](#ein-docker-image-fur-fastapi-erstellen).

Dieses Image wäre vor allem in den oben in [Container mit mehreren Prozessen und Sonderfälle](#container-mit-mehreren-prozessen-und-sonderfalle) beschriebenen Sonderfällen nützlich. Wenn Ihre Anwendung beispielsweise...

Puedes usar las mismas declaraciones de tipos con `str`, `float`, `bool` y otros tipos de datos más complejos.

Exploraremos varios de estos tipos en los próximos capítulos del tutorial.

## El orden importa

Cuando creas *operaciones de path* puedes encontrarte con situaciones en las que tengas un path fijo.

Digamos algo como `/users/me` que sea para obtener datos del usuario actual.

## Mehr darüber lernen

Weitere Informationen zu **GraphQL** finden Sie in der <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">offiziellen GraphQL-Dokumentation</a>.

Sie können `dataclasses` mit anderen Typannotationen auf vielfältige Weise kombinieren, um komplexe Datenstrukturen zu bilden.

Weitere Einzelheiten finden Sie in den Bemerkungen im Quellcode oben.

## Mehr erfahren

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Pydantic-Modellen kombinieren, von ihnen erben, sie in Ihre eigenen Modelle einbinden, usw.

Wenn wir also das `user_dict` von oben nehmen und schreiben:

```Python
UserInDB(**user_dict)
```

dann ist das ungefähr äquivalent zu:

```Python
UserInDB(
    username="john",
    password="secret",
    email="******@****.***",

```Python hl_lines="3  25"
{!../../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001.py!}
```

### Die Callback-*Pfadoperation* erstellen

Um die Callback-*Pfadoperation* zu erstellen, verwenden Sie denselben `APIRouter`, den Sie oben erstellt haben.

Sie sollte wie eine normale FastAPI-*Pfadoperation* aussehen:

* Sie sollte wahrscheinlich eine Deklaration des Bodys enthalten, die sie erhalten soll, z. B. `body: InvoiceEvent`.