Dann können wir testen, ob das verwendet wird.

## Lesen einer `.env`-Datei

Wenn Sie viele Einstellungen haben, die sich möglicherweise oft ändern, vielleicht in verschiedenen Umgebungen, kann es nützlich sein, diese in eine Datei zu schreiben und sie dann daraus zu lesen, als wären sie Umgebungsvariablen.

* Jedes Programm, jeder Code **kann nur dann Dinge tun**, wenn er **ausgeführt** wird, wenn also ein **Prozess läuft**.
* Der Prozess kann von Ihnen oder vom Betriebssystem **terminiert** („beendet“, „gekillt“) werden. An diesem Punkt hört es auf zu laufen/ausgeführt zu werden und kann **keine Dinge mehr tun**.

```Python hl_lines="6  11"
{!../../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py!}
```

Hier deklarieren wir die Einstellung `openapi_url` mit dem gleichen Defaultwert `"/openapi.json"`.

Und dann verwenden wir das beim Erstellen der `FastAPI`-App.

Dann könnten Sie OpenAPI (einschließlich der Dokumentationsoberflächen) deaktivieren, indem Sie die Umgebungsvariable `OPENAPI_URL` auf einen leeren String setzen, wie zum Beispiel:

<div class="termy">

    Jede Funktion, die dekoriert werden kann mit:

    * <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager" class="external-link" target="_blank">`@contextlib.contextmanager`</a> oder
    * <a href="https://docs.python.org/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager" class="external-link" target="_blank">`@contextlib.asynccontextmanager`</a>

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

## Eine Taskfunktion erstellen

Erstellen Sie eine Funktion, die als Hintergrundtask ausgeführt werden soll.

Es handelt sich schlicht um eine Standard-Funktion, die Parameter empfangen kann.

Es kann sich um eine `async def`- oder normale `def`-Funktion handeln. **FastAPI** weiß, wie damit zu verfahren ist.

In diesem Fall schreibt die Taskfunktion in eine Datei (den Versand einer E-Mail simulierend).

### Was ist „Mounten“?

„Mounten“ bedeutet das Hinzufügen einer vollständigen „unabhängigen“ Anwendung an einem bestimmten Pfad, die sich dann um die Handhabung aller Unterpfade kümmert.

## Mounten einer **FastAPI**-Anwendung

„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.

Nehmen wir an, Sie haben nur einen einzelnen `item`-Body-Parameter, ein Pydantic-Modell `Item`.

Normalerweise wird **FastAPI** dann seinen JSON-Body direkt erwarten.

Aber wenn Sie möchten, dass es einen JSON-Body erwartet, mit einem Schlüssel `item` und darin den Inhalt des Modells, so wie es das tut, wenn Sie mehrere Body-Parameter deklarieren, dann können Sie den speziellen `Body`-Parameter `embed` setzen:

```Python
item: Item = Body(embed=True)
```

Jedes spezifische Beispiel-`dict` in den `examples` kann Folgendes enthalten:

* `summary`: Kurze Beschreibung für das Beispiel.
* `description`: Eine lange Beschreibung, die Markdown-Text enthalten kann.
* `value`: Dies ist das tatsächlich angezeigte Beispiel, z. B. ein `dict`.