Es umfasst die folgenden Defaultkonfigurationen:

```Python
{!../../../fastapi/openapi/docs.py[ln:7-23]!}
```

Sie können jede davon überschreiben, indem Sie im Argument `swagger_ui_parameters` einen anderen Wert festlegen.

Um beispielsweise `deepLinking` zu deaktivieren, könnten Sie folgende Einstellungen an `swagger_ui_parameters` übergeben:

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeit als `Response` deklarieren und dann Daten für die Response wie Header oder Cookies festlegen.

Diese können Sie auch direkt verwenden, um eine Instanz davon zu erstellen und diese von Ihren *Pfadoperationen* zurückzugeben.

Sie können sie direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import Response
```

{!../../../docs_src/query_params/tutorial004.py!}
```

## Paramètres de requête requis

Quand vous déclarez une valeur par défaut pour un paramètre qui n'est pas un paramètre de chemin (actuellement, nous n'avons vu que les paramètres de requête), alors ce paramètre n'est pas requis.

Si vous ne voulez pas leur donner de valeur par défaut mais juste les rendre optionnels, utilisez `None` comme valeur par défaut.

!!! note "Hinweis"
    Beachten Sie, dass Sie das Bild direkt mit einer `FileResponse` zurückgeben müssen.

!!! info
    Sofern Sie in Ihrem Parameter `responses` nicht explizit einen anderen Medientyp angeben, geht FastAPI davon aus, dass die Response denselben Medientyp wie die Haupt-Response-Klasse hat (Standardmäßig `application/json`).

```Python hl_lines="3  5"
{!../../../docs_src/dependencies/tutorial007.py!}
```

## Unterabhängigkeiten mit `yield`.

Sie können Unterabhängigkeiten und „Bäume“ von Unterabhängigkeiten beliebiger Größe und Form haben, und einige oder alle davon können `yield` verwenden.

    Senden Sie einen Body mit einem `GET`-Request, dann führt das laut Spezifikation zu undefiniertem Verhalten. Trotzdem wird es von FastAPI unterstützt, für sehr komplexe/extreme Anwendungsfälle.

    Da aber davon abgeraten wird, zeigt die interaktive Dokumentation mit Swagger-Benutzeroberfläche die Dokumentation für den Body auch nicht an, wenn `GET` verwendet wird. Dazwischengeschaltete Proxys unterstützen es möglicherweise auch nicht.

* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

America/Ensenada America/Fort_Nelson America/Fort_Wayne America/Fortaleza America/Glace_Bay America/Godthab America/Goose_Bay America/Grand_Turk America/Grenada America/Guadeloupe America/Guatemala America/Guayaquil America/Guyana America/Halifax America/Havana America/Hermosillo America/Indiana/Indianapolis America/Indiana/Knox America/Indiana/Marengo America/Indiana/Petersburg America/Indiana/Tell_City America/Indiana/Vevay America/Indiana/Vincennes America/Indiana/Winamac America/Indianapolis America/Inuvik...

Vous pouvez le faire avec `openapi_extra` :

```Python hl_lines="20-37 39-40"
{!../../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006.py !}
```

Datei machen, aber das würde auch bedeuten, dass **das Modell geladen wird**, selbst wenn Sie nur einen einfachen automatisierten Test ausführen, dann wäre dieser Test **langsam**, weil er warten müsste, bis das Modell geladen ist, bevor er einen davon unabhängigen Teil des Codes ausführen könnte.

Das wollen wir besser machen: Laden wir das Modell, bevor die Requests bearbeitet werden, aber unmittelbar bevor die Anwendung beginnt, Requests zu empfangen, und nicht, während der Code geladen...