## OpenAPI condicional com configurações e variáveis ​​de ambiente

Você pode usar facilmente as mesmas configurações do Pydantic para configurar sua OpenAPI gerada e as interfaces de usuário de documentos.

Por exemplo:

```Python hl_lines="6  11"
{!../../docs_src/conditional_openapi/tutorial001.py!}
```

      return flags;
    }
  }

  /**
   * Evaluates whether the argument is a Teredo address.
   *
   * <p>Teredo addresses begin with the {@code "2001::/32"} prefix.
   *
   * @param ip {@link Inet6Address} to be examined for Teredo address format
   * @return {@code true} if the argument is a Teredo address
   */
  public static boolean isTeredoAddress(Inet6Address ip) {
    byte[] bytes = ip.getAddress();

Em alguns casos, você ainda pode ter que usar a versão do Pydantic das `dataclasses`. Por exemplo, se você tiver erros com a documentação da API gerada automaticamente.

Nesse caso, você pode simplesmente trocar as `dataclasses` padrão por `pydantic.dataclasses`, que é um substituto direto:

```{ .python .annotate hl_lines="1  5  8-11  14-17  23-25  28" }

Wenn Sie beispielsweise den Requestbody lesen oder manipulieren möchten, bevor er von Ihrer Anwendung verarbeitet wird.

/// danger | "Gefahr"

Dies ist eine „fortgeschrittene“ Funktion.

Wenn Sie gerade erst mit **FastAPI** beginnen, möchten Sie diesen Abschnitt vielleicht überspringen.

///

## Anwendungsfälle

Einige Anwendungsfälle sind:

    * Caso você não utilize o FastAPI e faz uso do Starlette diretamente (ou outra ferramenta, como o Sanic, Flask, Responder, etc) você mesmo teria que implementar toda a validação de dados e serialização. Então, a sua aplicação...

    * Se você nunca utilizou FastAPI mas utilizou diretamente o Starlette (ou outra ferramenta, como Sanic, Flask, Responder, etc) você teria que implementar toda validação de dados e serialização por conta. Então, sua aplicação...

Allerdings sollten Sie zuerst das **Tutorial – Benutzerhandbuch** lesen (was Sie hier gerade tun).

```Python hl_lines="13  15  22  25"
{!../../docs_src/background_tasks/tutorial002.py!}
```

Neste exemplo, as mensagens serão gravadas no arquivo `log.txt` _após_ o envio da resposta.

Se houver uma consulta na solicitação, ela será gravada no log em uma tarefa em segundo plano.

E então outra tarefa em segundo plano gerada na _função de operação de caminho_ escreverá uma mensagem usando o parâmetro de caminho `email`.

## Detalhes técnicos

    - 💃 Usando TypeScript, hooks, [Vite](https://vitejs.dev) y otras partes de un stack de frontend moderno.
    - 🎨 [Chakra UI](https://chakra-ui.com) para los componentes del frontend.
    - 🤖 Un cliente frontend generado automáticamente.
    - 🧪 [Playwright](https://playwright.dev) para pruebas End-to-End.
    - 🦇 Soporte para modo oscuro.
- 🐋 [Docker Compose](https://www.docker.com) para desarrollo y producción.

///

### Deklarieren Sie einen *Pfad-Parameter*

Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):

```Python hl_lines="16"
{!../../docs_src/path_params/tutorial005.py!}
```

### Testen Sie es in der API-Dokumentation