!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie `Annotated` verwenden, ist das folgende nicht so wichtig / nicht notwendig.

Nehmen wir an, Sie möchten den Query-Parameter `q` als erforderlichen `str` deklarieren.

Und Sie müssen sonst nichts anderes für den Parameter deklarieren, Sie brauchen also nicht wirklich `Query`.

Aber Sie brauchen `Path` für den `item_id`-Pfad-Parameter. Und Sie möchten aus irgendeinem Grund nicht `Annotated` verwenden.

    * Das ist besonders dann nützlich, wenn Sie `await myfile.read()` einmal ausführen und dann diese Inhalte erneut auslesen müssen.
* `close()`: Schließt die Datei.

Da alle diese Methoden `async`hron sind, müssen Sie sie `await`en („erwarten“).

Zum Beispiel können Sie innerhalb einer `async` *Pfadoperation-Funktion* den Inhalt wie folgt auslesen:

```Python

Da diese Abhängigkeitsfunktion selbst keine Scope-Anforderungen hat, können wir `Depends` mit `oauth2_scheme` verwenden. Wir müssen `Security` nicht verwenden, wenn wir keine Sicherheits-Scopes angeben müssen.

Wir deklarieren auch einen speziellen Parameter vom Typ `SecurityScopes`, der aus `fastapi.security` importiert wird.

```hl_lines="4"
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
```

Diese Zeile zeigt die URL, unter der Ihre Anwendung auf Ihrem lokalen Computer bereitgestellt wird.

### Testen Sie es

Öffnen Sie Ihren Browser unter <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000.</a>

Sie werden folgende JSON-Response sehen:

```JSON
{"message": "Hello World"}

!!! note "Hinweis"
    Beachten Sie, dass das hereinkommende Modell immer noch validiert wird.

    Wenn Sie also Teil-Aktualisierungen empfangen wollen, die alle Attribute auslassen können, müssen Sie ein Modell haben, dessen Attribute alle als optional gekennzeichnet sind (mit Defaultwerten oder `None`).

        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="10"
    {!> ../../../docs_src/security/tutorial001.py!}
    ```

Aber das ist immer noch nicht so nützlich.

Lassen wir es uns den aktuellen Benutzer überreichen.

## Ein Benutzermodell erstellen

Erstellen wir zunächst ein Pydantic-Benutzermodell.

# WebSockets testen

Sie können den schon bekannten `TestClient` zum Testen von WebSockets verwenden.

Dazu verwenden Sie den `TestClient` in einer `with`-Anweisung, eine Verbindung zum WebSocket herstellend:

```Python hl_lines="27-31"
{!../../../docs_src/app_testing/tutorial002.py!}
```

!!! note "Hinweis"

### Eine *Pfadoperation* erstellen, um statische Dateien zu testen

Um nun testen zu können, ob alles funktioniert, erstellen Sie eine *Pfadoperation*:

```Python hl_lines="39-41"
{!../../../docs_src/custom_docs_ui/tutorial002.py!}
```

### Benutzeroberfläche, mit statischen Dateien, testen

Dies kann sehr nützlich sein, um **Ressourcen** einzurichten, die Sie in der gesamten Anwendung verwenden wollen und die von Requests **gemeinsam genutzt** werden und/oder die Sie anschließend **aufräumen** müssen. Zum Beispiel ein Pool von Datenbankverbindungen oder das Laden eines gemeinsam genutzten Modells für maschinelles Lernen.

## Anwendungsfall

!!! info
    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. 🤓