Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

    Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.

    Wenn Sie jedoch eine Menge Datenklassen herumliegen haben, ist dies ein guter Trick, um sie für eine Web-API mithilfe von FastAPI zu verwenden. 🤓

## Datenklassen als `response_model`

Sie können `dataclasses` auch im Parameter `response_model` verwenden:

```Python hl_lines="1  7-13  19"

Das bedeutet, dass Clients, die Ihre API verwenden, nicht prüfen müssen, ob der Wert vorhanden ist oder nicht. Sie können davon ausgehen, dass das Feld immer vorhanden ist. In einigen Fällen hat es jedoch nur den Defaultwert `None`.

Um dies in OpenAPI zu kennzeichnen, markieren Sie dieses Feld als **erforderlich**, da es immer vorhanden sein wird.

* `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`.
* `externalValue`: Alternative zu `value`, eine URL, die auf das Beispiel verweist. Allerdings wird dies möglicherweise nicht von so vielen Tools unterstützt wie `value`.

Sie können es so verwenden:

=== "Python 3.10+"

---

Wenn Sie eine Bibliothek eines Dritten verwenden, die mit etwas kommuniziert (einer Datenbank, einer API, dem Dateisystem, usw.) und welche die Verwendung von `await` nicht unterstützt (dies ist derzeit bei den meisten Datenbankbibliotheken der Fall), dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* ganz normal nur mit `def`, etwa:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
def results():

# FastAPI in Containern – Docker

Beim Deployment von FastAPI-Anwendungen besteht ein gängiger Ansatz darin, ein **Linux-Containerimage** zu erstellen. Normalerweise erfolgt dies mit <a href="https://www.docker.com/" class="external-link" target="_blank">**Docker**</a>. Sie können dieses Containerimage dann auf eine von mehreren möglichen Arten bereitstellen.

### Was ist „Mounten“?

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

Dies unterscheidet sich von der Verwendung eines `APIRouter`, da eine gemountete Anwendung völlig unabhängig ist. Die OpenAPI und Dokumentation Ihrer Hauptanwendung enthalten nichts von der gemounteten Anwendung, usw.

<img src="/img/tutorial/security/image02.png">

!!! note "Hinweis"
    Es spielt keine Rolle, was Sie in das Formular eingeben, es wird noch nicht funktionieren. Wir kommen dahin.

Dies ist natürlich nicht das Frontend für die Endbenutzer, aber es ist ein großartiges automatisches Tool, um Ihre gesamte API interaktiv zu dokumentieren.

Es kann vom Frontend-Team verwendet werden (das auch Sie selbst sein können).

* Wenn Sie in Geberlaune sind, können Sie versuchen, selbst ein solches Beispiel zu erstellen, nur basierend auf der Beschreibung des Problems. Denken Sie jedoch daran, dass dies viel Zeit in Anspruch nehmen kann und dass es besser sein kann, zunächst um eine Klärung des Problems zu bitten.

### Lösungen vorschlagen

* Nachdem Sie die Frage verstanden haben, können Sie eine mögliche **Antwort** geben.

Durch das Deklarieren von Typen für Ihre Variablen können Editoren und Tools bessere Unterstützung bieten.

Dies ist lediglich eine **schnelle Anleitung / Auffrischung** über Pythons Typhinweise. Sie deckt nur das Minimum ab, das nötig ist, um diese mit **FastAPI** zu verwenden ... was tatsächlich sehr wenig ist.

    * Prüfen, ob er ein erforderliches Attribut `price` hat, das ein `float` sein muss.
    * Prüfen, ob er ein optionales Attribut `is_offer` hat, das ein `bool` sein muss, falls vorhanden.
    * All dies würde auch für tief verschachtelte JSON-Objekte funktionieren.
* Automatisch von und nach JSON konvertieren.
* Alles mit OpenAPI dokumentieren, welches verwendet werden kann von:
    * Interaktiven Dokumentationssystemen.