Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeit als vom Typ `Request` deklarieren und dann direkt auf das Requestobjekt zugreifen, ohne jegliche Validierung, usw.

Sie können es direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Request
```

!!! tip "Tipp"

# Projektgenerierung – Vorlage

Sie können einen Projektgenerator für den Einstieg verwenden, welcher einen Großteil der Ersteinrichtung, Sicherheit, Datenbank und einige API-Endpunkte bereits für Sie erstellt.

Ein Projektgenerator verfügt immer über ein sehr spezifisches Setup, das Sie aktualisieren und an Ihre eigenen Bedürfnisse anpassen sollten, aber es könnte ein guter Ausgangspunkt für Ihr Projekt sein.

## Full Stack FastAPI PostgreSQL

<img src="/img/tutorial/sub-applications/image02.png">

Wenn Sie versuchen, mit einer der beiden Benutzeroberflächen zu interagieren, funktionieren diese ordnungsgemäß, da der Browser mit jeder spezifischen Anwendung oder Unteranwendung kommunizieren kann.

### Technische Details: `root_path`

# Hintergrundtasks – `BackgroundTasks`

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeitsfunktion mit dem Typ `BackgroundTasks` deklarieren und diesen danach verwenden, um die Ausführung von Hintergrundtasks nach dem Senden der Response zu definieren.

Sie können `BackgroundTasks` direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import BackgroundTasks
```

## Zusätzliche Response mit `model`

Sie können Ihren *Pfadoperation-Dekoratoren* einen Parameter `responses` übergeben.

Der nimmt ein `dict` entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

## Zukunft

Zu diesem Zeitpunkt ist bereits klar, dass **FastAPI** mit seinen Ideen für viele Menschen nützlich ist.

Es wird gegenüber früheren Alternativen gewählt, da es für viele Anwendungsfälle besser geeignet ist.

# JSON-kompatibler Encoder

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`e, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

# Response-Cookies

## Einen `Response`-Parameter verwenden

Sie können einen Parameter vom Typ `Response` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* deklarieren.

Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden* Response-Objekt setzen.

```Python hl_lines="1  8-9"
{!../../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py!}
```

Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).

niissä
niistä
niihin
niillä
niiltä
niille
niinä
niiksi
kuka
kenen
kenet
ketä
kenessä
kenestä
keneen
kenellä
keneltä
kenelle
kenenä
keneksi
ketkä
keiden
ketkä
keitä
keissä
keistä
keihin
keillä
keiltä
keille
keinä
keiksi
mikä
minkä
minkä
mitä
missä
mistä
mihin
millä
miltä
mille
minä
miksi

    ```

!!! tip "Tipp"
    Das alles mag gekünstelt wirken. Und es ist möglicherweise noch nicht ganz klar, welchen Nutzen das hat.

    Diese Beispiele sind bewusst einfach gehalten, zeigen aber, wie alles funktioniert.

    In den Kapiteln zum Thema Sicherheit gibt es Hilfsfunktionen, die auf die gleiche Weise implementiert werden.