"anderen", "anderer", "anderes", "anderm", "andern", "anderr", "anders", "auch", "auf", "aus", "bei", "bin", "bis", "bist", "da", "damit", "dann", "der", "den", "des", "dem", "die", "das", "daß", "derselbe", "derselben", "denselben", "desselben", "demselben", "dieselbe", "dieselben", "dasselbe", "dazu", "dein", "deine", "deinem", "deinen", "deiner", "deines", "denn", "derer", "dessen", "dich", "dir", "du", "dies", "diese", "diesem", "diesen", "dieser", "dieses", "doch", "dort", "durch", "ein", "eine",...

(z. B. in **Kubernetes**). Auf diese Weise ist es in der Lage, die Container auf den **verfügbaren Maschinen** zu replizieren, wobei die von denen benötigte Speichermenge und die auf den Maschinen im Cluster verfügbare Menge berücksichtigt werden.

Wenn Ihre Anwendung **einfach** ist, wird dies wahrscheinlich **kein Problem darstellen** und Sie müssen möglicherweise keine festen Speichergrenzen angeben. Wenn Sie jedoch **viel Speicher verbrauchen** (z. B. bei **Modellen für maschinelles...

</div>

### Modell für die Ausgabe

Wenn Sie jedoch dasselbe Modell als Ausgabe verwenden, wie hier:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py hl[19] *}

... dann, weil  `description` einen Defaultwert hat, wird es, wenn Sie für dieses Feld **nichts zurückgeben**, immer noch diesen **Defaultwert** haben.

### Modell für Ausgabe-Responsedaten

    * 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
contents = await myfile.read()
```

Sie senden ihm ein Token und er gibt einen authentifizierten Benutzer zurück.

Dieser Anbieter berechnet Ihnen möglicherweise Gebühren pro Anfrage, und der Aufruf könnte etwas länger dauern, als wenn Sie einen vordefinierten Scheinbenutzer für Tests hätten.

Sie möchten den externen Anbieter wahrscheinlich einmal testen, ihn aber nicht unbedingt bei jedem weiteren ausgeführten Test aufrufen.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden

Sie können den *Pfadoperation-Dekorator*-Parameter `response_model_exclude_unset=True` setzen:

In obigem Beispiel werden die Nachrichten, *nachdem* die Response gesendet wurde, in die Datei `log.txt` geschrieben.

Wenn im Request ein Query-Parameter enthalten war, wird dieser in einem Hintergrundtask in das Log geschrieben.

Und dann schreibt ein weiterer Hintergrundtask, der in der *Pfadoperation-Funktion* erstellt wird, eine Nachricht unter Verwendung des Pfad-Parameters `email`.

## Technische Details

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial011_an_py39.py hl[22] *}

/// tip | Tipp

Das alles mag gekünstelt wirken. Und es ist möglicherweise noch nicht ganz klar, welchen Nutzen das hat.

Diese Beispiele sind bewusst einfach gehalten, zeigen aber, wie alles funktioniert.

///

### Den automatischen Server von `root_path` deaktivieren

Wenn Sie nicht möchten, dass **FastAPI** einen automatischen Server inkludiert, welcher `root_path` verwendet, können Sie den Parameter `root_path_in_servers=False` verwenden:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial004.py hl[9] *}

Dann wird er nicht in das OpenAPI-Schema aufgenommen.

* Sie nimmt jeden **Request** entgegen, der an Ihre Anwendung gesendet wird.
* Sie kann dann etwas mit diesem **Request** tun oder beliebigen Code ausführen.
* Dann gibt sie den **Request** zur Verarbeitung durch den Rest der Anwendung weiter (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).
* Sie nimmt dann die **Response** entgegen, die von der Anwendung generiert wurde (durch eine bestimmte *Pfadoperation*).