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    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:

**FastAPI** knows what to do in each case and how to re-use the same object, so that all the background tasks are merged together and are run in the background afterwards:

=== "Python 3.10+"

    ```Python hl_lines="13  15  22  25"
    {!> ../../../docs_src/background_tasks/tutorial002_an_py310.py!}
    ```

=== "Python 3.9+"

Auf diese Weise verbrauchen Container **wenig Ressourcen**, eine Menge vergleichbar mit der direkten Ausführung der Prozesse (eine virtuelle Maschine würde viel mehr verbrauchen).

                "x-aperture-labs-portal": "blue"
            }
        }
    }
}
```

### Custom OpenAPI *path operation* schema

The dictionary in `openapi_extra` will be deeply merged with the automatically generated OpenAPI schema for the *path operation*.

So, you could add additional data to the automatically generated schema.