### Es in der Dokumentation ansehen

Jetzt können Sie Ihre Anwendung mit Uvicorn starten und auf <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a> gehen.

Sie werden sehen, dass Ihre Dokumentation die normalen *Pfadoperationen* und jetzt auch einige **Webhooks** enthält:

```

</div>

Dieser Befehl generiert Code in `./src/client` und verwendet intern `axios` (die Frontend-HTTP-Bibliothek).

### Den Client-Code ausprobieren

Jetzt können Sie den Client-Code importieren und verwenden. Er könnte wie folgt aussehen, beachten Sie, dass Sie automatische Codevervollständigung für die Methoden erhalten:

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image02.png">

Python hat einen Datentyp speziell für Mengen eindeutiger Dinge: das <abbr title="Menge">`set`</abbr>.

Deklarieren wir also `tags` als Set von Strings.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}

Jetzt, selbst wenn Sie einen Request mit duplizierten Daten erhalten, werden diese zu einem Set eindeutiger Dinge konvertiert.

Aber schauen wir uns zunächst ein paar kleine Konzepte an.

## In Eile?

Wenn Ihnen diese Begriffe egal sind und Sie einfach *jetzt* Sicherheit mit Authentifizierung basierend auf Benutzername und Passwort hinzufügen müssen, fahren Sie mit den nächsten Kapiteln fort.

## OAuth2

Wrappen Sie dann die WSGI-Anwendung (z. B. Flask) mit der Middleware.

Und dann mounten Sie das auf einem Pfad.

{* ../../docs_src/wsgi/tutorial001.py hl[2:3,23] *}

## Es ansehen

Jetzt wird jede Anfrage unter dem Pfad `/v1/` von der Flask-Anwendung verarbeitet.

Und der Rest wird von **FastAPI** gehandhabt.

# Body – Mehrere Parameter

Jetzt, da wir gesehen haben, wie `Path` und `Query` verwendet werden, schauen wir uns fortgeschrittenere Verwendungsmöglichkeiten von Requestbody-Deklarationen an.

## `Path`-, `Query`- und Body-Parameter vermischen

Zuerst einmal, Sie können `Path`-, `Query`- und Requestbody-Parameter-Deklarationen frei mischen und **FastAPI** wird wissen, was zu tun ist.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial002_py310.py hl[32] *}

### Pydantics `update`-Parameter verwenden

Jetzt können Sie eine Kopie des existierenden Modells mittels `.model_copy()` erstellen, wobei Sie dem `update`-Parameter ein `dict` mit den zu ändernden Daten übergeben.

/// info

<div class="termy">

```console
$ hypercorn main:app --worker-class trio
```

</div>

Und das startet Hypercorn mit Ihrer Anwendung und verwendet Trio als Backend.

Jetzt können Sie Trio intern in Ihrer Anwendung verwenden. Oder noch besser: Sie können AnyIO verwenden, sodass Ihr Code sowohl mit Trio als auch asyncio kompatibel ist. 🎉

## Konzepte des Deployments

Parameter werden anhand ihres Namens erkannt:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial004_py310.py hl[6,8] *}

## Erforderliche Query-Parameter

Wenn Sie einen Defaultwert für Nicht-Pfad-Parameter deklarieren (Bis jetzt haben wir nur Query-Parameter gesehen), dann ist der Parameter nicht erforderlich.

Wenn Sie keinen spezifischen Wert haben wollen, sondern der Parameter einfach optional sein soll, dann setzen Sie den Defaultwert auf `None`.

* Einen `limit`-Query-Parameter, der ein `int` ist, mit einem Defaultwert `100`.

In beiden Fällen werden die Daten konvertiert, validiert, im OpenAPI-Schema dokumentiert, usw.

## Verwendung

Jetzt können Sie Ihre Abhängigkeit mithilfe dieser Klasse deklarieren.

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial002_an_py310.py hl[19] *}