# Unteranwendungen – Mounts

Wenn Sie zwei unabhängige FastAPI-Anwendungen mit deren eigenen unabhängigen OpenAPI und deren eigenen Dokumentationsoberflächen benötigen, können Sie eine Hauptanwendung haben und dann eine (oder mehrere) Unteranwendung(en) „mounten“.

## Mounten einer **FastAPI**-Anwendung

Tatsächlich gibt es in einigen Fällen sogar **zwei JSON-Schemas** in OpenAPI für dasselbe Pydantic-Modell für Eingabe und Ausgabe, je nachdem, ob sie **Defaultwerte** haben.

Sehen wir uns an, wie das funktioniert und wie Sie es bei Bedarf ändern können.

## Pydantic-Modelle für Eingabe und Ausgabe

Nehmen wir an, Sie haben ein Pydantic-Modell mit Defaultwerten wie dieses:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="7"

## Zusätzliche Statuscodes

Wenn Sie neben dem Hauptstatuscode weitere Statuscodes zurückgeben möchten, können Sie dies tun, indem Sie direkt eine `Response` zurückgeben, wie etwa eine `JSONResponse`, und den zusätzlichen Statuscode direkt festlegen.

Anstelle beispielsweise eines `dict`s oder etwas anderem, was später in der Anwendung zu Fehlern führen könnte und darum ein Sicherheitsrisiko darstellt.

Wir verifizieren auch, dass wir einen Benutzer mit diesem Benutzernamen haben, und wenn nicht, lösen wir dieselbe Exception aus, die wir zuvor erstellt haben.

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="46  116-127"

    * Vernünftige Standardeinstellungen zu haben, aber auch mächtige Einstellungsmöglichkeiten.


### <a href="https://swagger.io/" class="external-link" target="_blank">Swagger</a> / <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a>

Die Hauptfunktion, die ich vom Django REST Framework haben wollte, war die automatische API-Dokumentation.

    {!> ../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial002_an.py!}
    ```

!!! info
    FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

    Wenn Sie eine ältere Version haben, werden Sie Fehler angezeigt bekommen, wenn Sie versuchen, `Annotated` zu verwenden.

Im HTML, welches enthält:

{% raw %}

```jinja
Item ID: {{ id }}
```

{% endraw %}

... wird die `id` angezeigt, welche dem „Kontext“-`dict` entnommen wird, welches Sie übergeben haben:

```Python
{"id": id}
```

Mit beispielsweise einer ID `42` würde das wie folgt gerendert werden:

```html
Item ID: 42
```

### Template-`url_for`-Argumente

          annotationClass.getDeclaringClass(),
          returnType.getComponentType());
    }
  }

  // This is public so that tests for Feature enums we haven't yet imagined
  // can reuse it.
  public static <E extends Enum<?> & Feature<?>> void assertGoodFeatureEnum(
      Class<E> featureEnumClass) {
    final Class<?>[] classes = featureEnumClass.getDeclaredClasses();

```Python hl_lines="2"
{!../../../docs_src/python_types/tutorial004.py!}
```

## Deklarieren von Typen

Sie haben gerade den Haupt-Einsatzort für die Deklaration von Typhinweisen gesehen. Als Funktionsparameter.

Das ist auch meistens, wie sie in **FastAPI** verwendet werden.

### Einfache Typen

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`.

**FastAPI** nimmt dieses Modell, generiert dessen JSON-Schema und fügt es an der richtigen Stelle in OpenAPI ein.