Wir können das alles deklarieren, ohne den ursprünglichen `APIRouter` ändern zu müssen, indem wir diese Parameter an `app.include_router()` übergeben:

```Python hl_lines="14-17" title="app/main.py"
{!../../../docs_src/bigger_applications/app/main.py!}
```

## 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.

Auf die gleiche Weise können Sie Logik (Code) definieren, die ausgeführt werden soll, wenn die Anwendung **heruntergefahren** wird. In diesem Fall wird dieser Code **einmal** ausgeführt, **nachdem** möglicherweise **viele Requests** bearbeitet wurden.

Wenn Sie eine Python-Datei erstellen, die FastAPI importiert und verwendet, und diese mit dem Python aus Ihrer lokalen Umgebung ausführen, wird Ihr geklonter lokaler FastAPI-Quellcode verwendet.

Und wenn Sie diesen lokalen FastAPI-Quellcode aktualisieren und dann die Python-Datei erneut ausführen, wird die neue Version von FastAPI verwendet, die Sie gerade bearbeitet haben.

!!! warning "Achtung"
    Dies ist ein eher fortgeschrittenes Thema.

    Wenn Sie mit **FastAPI** beginnen, benötigen Sie dies möglicherweise nicht.

Sie können zusätzliche Responses mit zusätzlichen Statuscodes, Medientypen, Beschreibungen, usw. deklarieren.

Diese zusätzlichen Responses werden in das OpenAPI-Schema aufgenommen, sodass sie auch in der API-Dokumentation erscheinen.

Erstellen Sie diese dazu direkt vor dem Programm selbst, in derselben Zeile:

<div class="termy">

```console
// Erstelle eine Umgebungsvariable MY_NAME inline für diesen Programmaufruf
$ MY_NAME="Wade Wilson" python main.py

// main.py kann jetzt diese Umgebungsvariable lesen

Hello Wade Wilson from Python

<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Mit dieser Funktion von **Pydantic v2** ist Ihre API-Dokumentation **präziser**, und wenn Sie über automatisch generierte Clients und SDKs verfügen, sind diese auch präziser, mit einer besseren **Entwicklererfahrung** und Konsistenz. 🎉

## Schemas nicht trennen

Nun gibt es einige Fälle, in denen Sie möglicherweise **dasselbe Schema für Eingabe und Ausgabe** haben möchten.

    * Da Sie diesen in der Funktion als vom Typ `Item` deklariert haben, erhalten Sie die ganze Editor-Unterstützung (Autovervollständigung, usw.) für alle Attribute und deren Typen.
* Eine <a href="https://json-schema.org" class="external-link" target="_blank">JSON Schema</a> Definition für Ihr Modell generieren, welche Sie überall sonst verwenden können, wenn es für Ihr Projekt Sinn macht.

Manchmal benötigen Sie den Rückgabewert einer Abhängigkeit innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* nicht wirklich.

Oder die Abhängigkeit gibt keinen Wert zurück.

Aber Sie müssen Sie trotzdem ausführen/auflösen.

In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list`e von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.

## `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)