Luego, cuando llega tu turno, haces un trabajo "productivo" real 🤓, procesas el menú, decides lo que quieres, lo que quiere esa persona 😍, pagas 💸, verificas que das el billete o tarjeta correctos, verificas que te cobren correctamente, que el pedido tiene los artículos correctos, etc.

## Zusammenfassung

* Importieren Sie `FastAPI`.
* Erstellen Sie eine `app` Instanz.
* Schreiben Sie einen **Pfadoperation-Dekorator** (wie z. B. `@app.get("/")`).
* Schreiben Sie eine **Pfadoperation-Funktion** (wie z. B. oben `def root(): ...`).

    Sie übergeben es einfach an `Depends` und **FastAPI** weiß, wie der Rest erledigt wird.

## `Annotated`-Abhängigkeiten wiederverwenden

In den Beispielen oben sehen Sie, dass es ein kleines bisschen **Codeverdoppelung** gibt.

Wenn Sie die Abhängigkeit `common_parameters()` verwenden, müssen Sie den gesamten Parameter mit der Typannotation und `Depends()` schreiben:

```Python

## `SecurityScopes` verwenden

Aktualisieren Sie nun die Abhängigkeit `get_current_user`.

Das ist diejenige, die von den oben genannten Abhängigkeiten verwendet wird.

Hier verwenden wir dasselbe OAuth2-Schema, das wir zuvor erstellt haben, und deklarieren es als Abhängigkeit: `oauth2_scheme`.

!!! tip "Tipp"
    Verwenden Sie für neuen Code, und wann immer möglich, `Annotated`, wie oben erklärt. Es gibt mehrere Vorteile (unten erläutert) und keine Nachteile. 🍰

So würden Sie `Query()` als Defaultwert Ihres Funktionsparameters verwenden, den Parameter `max_length` auf 50 gesetzt:

=== "Python 3.10+"

Das gilt auch für Callables ohne Parameter. So wie es auch für *Pfadoperation-Funktionen* ohne Parameter gilt.

Dann können wir das „Dependable“ `common_parameters` der Abhängigkeit von oben in die Klasse `CommonQueryParams` ändern:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="11-15"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

### Was ist ein Prozess?

Das Wort **Prozess** wird normalerweise spezifischer verwendet und bezieht sich nur auf das, was im Betriebssystem ausgeführt wird (wie im letzten Punkt oben):

* Ein bestimmtes Programm, während es auf dem Betriebssystem **ausgeführt** wird.

```Python
def get_settings():
    return Settings()
```

würden wir dieses Objekt für jeden Request erstellen und die `.env`-Datei für jeden Request lesen. ⚠️

Da wir jedoch den `@lru_cache`-Dekorator oben verwenden, wird das `Settings`-Objekt nur einmal erstellt, nämlich beim ersten Aufruf. ✔️

=== "Python 3.9+"

    ```Python hl_lines="1  11"
    {!> ../../../docs_src/settings/app03_an_py39/main.py!}
    ```

	liveCharts = chartSourceType(filepath.Join(env.IstioSrc, operatorSubdirFilePath))
)

type testGroup []struct {
	desc string
	// Small changes to the input profile produce large changes to the golden output
	// files. This makes it difficult to spot meaningful changes in pull requests.
	// By default we hide these changes to make developers life's a bit easier. However,

@app.put("/items/{item_id}")
def update_item(item_id: int, item: Item):
    return {"item_name": item.name, "item_id": item_id}
```

Der Server sollte automatisch neu geladen werden (weil Sie oben `--reload` zum Befehl `uvicorn` hinzugefügt haben).

### Aktualisierung der interaktiven API-Dokumentation