```Python hl_lines="7"

`BackgroundTasks` funktioniert auch mit dem <abbr title="Einbringen von Abhängigkeiten">Dependency Injection</abbr> System. Sie können einen Parameter vom Typ `BackgroundTasks` auf mehreren Ebenen deklarieren: in einer *Pfadoperation-Funktion*, in einer Abhängigkeit (Dependable), in einer Unterabhängigkeit usw.

**FastAPI** weiß, was jeweils zu tun ist und wie dasselbe Objekt wiederverwendet werden kann, sodass alle Hintergrundtasks zusammengeführt und anschließend im Hintergrund ausgeführt...

# Hintergrundtasks – `BackgroundTasks`

Sie können einen Parameter in einer *Pfadoperation-Funktion* oder einer Abhängigkeitsfunktion mit dem Typ `BackgroundTasks` deklarieren und diesen danach verwenden, um die Ausführung von Hintergrundtasks nach dem Senden der Response zu definieren.

Sie können `BackgroundTasks` direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import BackgroundTasks
```

<img src="/img/tutorial/path-params/image03.png">

### Mit Python-*<abbr title="Enumeration – Aufzählung">Enums</abbr>* arbeiten

Der *Pfad-Parameter* wird ein *<abbr title="Member – Mitglied: Einer der möglichen Werte einer Enumeration">Member</abbr> eines Enums* sein.

#### *Enum-Member* vergleichen

Sie können ihn mit einem Member Ihres Enums `ModelName` vergleichen:

```Python hl_lines="17"

* Um diese Standards herum entworfen, nach sorgfältigem Studium. Statt einer nachträglichen Schicht darüber.
* Dies ermöglicht auch automatische **Client-Code-Generierung** in vielen Sprachen.

### Automatische Dokumentation

Agora você poderá traduzir tudo e ver como está toda vez que salva o arquivo.

#### Nova linguagem

Vamos dizer que você queira adicionar traduções para uma linguagem que ainda não foi traduzida, nem sequer uma página.

Vamos dizer que você queira adicionar tradução para Haitiano, e ainda não tenha na documentação.

Verificando o link acima, o código para "Haitiano" é `ht`.

Dort können Sie einstellen:

* Die „Item ID“, die im Pfad verwendet wird.
* Das „Token“, das als Query-Parameter verwendet wird.

!!! tip "Tipp"
    Beachten Sie, dass der Query-„Token“ von einer Abhängigkeit verarbeitet wird.

Damit können Sie den WebSocket verbinden und dann Nachrichten senden und empfangen:

<img src="/img/tutorial/websockets/image05.png">

Dadurch wird die Funktion in einen sogenannten „**asynchronen Kontextmanager**“ umgewandelt.

```Python hl_lines="1  13"
{!../../../docs_src/events/tutorial003.py!}
```

Ein **Kontextmanager** in Python ist etwas, das Sie in einer `with`-Anweisung verwenden können, zum Beispiel kann `open()` als Kontextmanager verwendet werden:

```Python
with open("file.txt") as file:
    file.read()
```

* **Código assíncrono**
* **`async` e `await`**
* **Corrotinas**

## Código assíncrono

Código assíncrono apenas significa que a linguagem 💬 tem um jeito de dizer para o computador / programa 🤖 que em certo ponto, ele 🤖 terá que esperar por *algo* para finalizar em outro lugar. Vamos dizer que esse *algo* seja chamado "arquivo lento" 📝.

Então, durante esse tempo, o computador pode ir e fazer outro trabalho, enquanto o "arquivo lento" 📝 termine.

```Python hl_lines="1  4  7-9"
{!../../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py!}
```

### Das OpenAPI-Schema generieren

Verwenden Sie dann dieselbe Hilfsfunktion, um das OpenAPI-Schema innerhalb einer `custom_openapi()`-Funktion zu generieren:

```Python hl_lines="2  15-21"
{!../../../docs_src/extending_openapi/tutorial001.py!}
```

### Das OpenAPI-Schema ändern