/// info

Beachten Sie, wie `Offer` eine Liste von `Item`s hat, von denen jedes seinerseits eine optionale Liste von `Image`s hat.

///

## Bodys aus reinen Listen

Wenn Sie möchten, dass das äußerste Element des JSON-Bodys ein JSON-`array` (eine Python-`list`e) ist, können Sie den Typ im Funktionsparameter deklarieren, mit der gleichen Syntax wie in Pydantic-Modellen:

```Python
images: List[Image]
```

///

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial002_py310.py hl[10] *}

### Gleiches Schema für Eingabe- und Ausgabemodelle in der Dokumentation

Und jetzt wird es ein einziges Schema für die Eingabe und Ausgabe des Modells geben, nur `Item`, und es wird `description` als **nicht erforderlich** kennzeichnen:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image05.png">
</div>

Es fehlt jedoch noch die Dokumentation. Dann wurde APISpec erstellt.

Es ist ein Plugin für viele Frameworks (und es gibt auch ein Plugin für Starlette).

Die Funktionsweise besteht darin, dass Sie die Definition des Schemas im YAML-Format im Docstring jeder Funktion schreiben, die eine Route verarbeitet.

Und es generiert OpenAPI-Schemas.

So funktioniert es in Flask, Starlette, Responder, usw.

Das „Warten auf etwas anderes“ bezieht sich normalerweise auf <abbr title="Input and Output – Eingabe und Ausgabe">I/O</abbr>-Operationen, die relativ „langsam“ sind (im Vergleich zur Geschwindigkeit des Prozessors und des Arbeitsspeichers), wie etwa das Warten darauf, dass:

* die Daten des Clients über das Netzwerk empfangen wurden
* die von Ihrem Programm gesendeten Daten vom Client über das Netzwerk empfangen wurden

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

Obige Beispiele führen das Serverprogramm (z. B. Uvicorn) aus, starten **einen einzelnen Prozess** und überwachen alle IPs (`0.0.0.0`) an einem vordefinierten Port (z. B. `80`).

/// tip | Tipp

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

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```

////

Sie deklarieren die Abhängigkeit als Typ des Parameters und verwenden `Depends()` ohne Parameter, anstatt die vollständige Klasse *erneut* in `Depends(CommonQueryParams)` schreiben zu müssen.

Dasselbe Beispiel würde dann so aussehen:

Und normalerweise ist es ein komplexes und „schwieriges“ Thema.

In vielen Frameworks und Systemen erfordert allein die Handhabung von Sicherheit und Authentifizierung viel Aufwand und Code (in vielen Fällen kann er 50 % oder mehr des gesamten geschriebenen Codes ausmachen).

**FastAPI** bietet mehrere Tools, die Ihnen helfen, schnell und auf standardisierte Weise mit **Sicherheit** umzugehen, ohne alle Sicherheits-Spezifikationen studieren und erlernen zu müssen.

                        "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
                    }
                }
            }
        }
    }
}
```

Die Schemas werden von einer anderen Stelle innerhalb des OpenAPI-Schemas referenziert:

```JSON hl_lines="4-16"
{
    "components": {
        "schemas": {
            "Message": {
                "title": "Message",
                "required": [

        verify(cifsContext, atLeastOnce()).getConfig();
        verify(configuration, atLeastOnce()).getOemEncoding();
    }

    @Test
    @DisplayName("E: splits 7-byte keys into 8-byte DES blocks and concatenates")
    void testE_blockSplitConsistency() throws ShortBufferException {
        // Arrange
        byte[] key14 = hex("01020304050607 11121314151617"); // two 7-byte chunks

/// info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} beschrieben wird.

///

## Tests ausführen