Und es generiert OpenAPI-Schemas.

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

Aber dann haben wir wieder das Problem einer Mikrosyntax innerhalb eines Python-Strings (eines großen YAML).

Der Texteditor kann dabei nicht viel helfen. Und wenn wir Parameter oder Marshmallow-Schemas ändern und vergessen, auch den YAML-Docstring zu ändern, wäre das generierte Schema veraltet.

/// info | Info

## Zusatzfunktionen { #additional-features }

Das Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} sollte ausreichen, um Ihnen einen Überblick über alle Hauptfunktionen von **FastAPI** zu geben.

In den nächsten Abschnitten sehen Sie weitere Optionen, Konfigurationen und zusätzliche Funktionen.

/// tip | Tipp

Die nächsten Abschnitte sind **nicht unbedingt „fortgeschritten“**.

Um alle Optionen kennenzulernen, die Sie haben, schauen Sie sich <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Pydantics Typübersicht</a> an. Sie werden einige Beispiele im nächsten Kapitel kennenlernen.

geschrieben hat, sendet einen Request an Ihre API und dann *ruft Ihre API zurück* (*calls back*) und sendet einen Request an eine *externe API* (die wahrscheinlich vom selben Entwickler erstellt wurde).

In diesem Fall möchten Sie möglicherweise dokumentieren, wie diese externe API aussehen *sollte*. Welche *Pfadoperation* sie haben sollte, welchen Body sie erwarten sollte, welche <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> sie zurückgeben...

# Header-Parameter-Modelle { #header-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe verwandter **Header-Parameter** haben, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und auch Validierungen und Metadaten für alle Parameter gleichzeitig deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

///

Im Anschluss an das vorherige Beispiel ist es üblich, mehr als ein zusammenhängendes Modell zu haben.

Dies gilt insbesondere für Benutzermodelle, denn:

* Das **Eingabemodell** muss ein Passwort enthalten können.
* Das **Ausgabemodell** sollte kein Passwort haben.
* Das **Datenbankmodell** müsste wahrscheinlich ein gehashtes Passwort haben.

/// danger | Gefahr

# Asynchrone Tests { #async-tests }

Sie haben bereits gesehen, wie Sie Ihre **FastAPI**-Anwendungen mit dem bereitgestellten `TestClient` testen. Bisher haben Sie nur gesehen, wie man synchrone Tests schreibt, ohne `async`-Funktionen zu verwenden.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002_py39.py hl[1, 8:9] *}

Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

<div class="termy">

```console
$ pip install pydantic-settings
---> 100%
```

</div>

Es ist bereits enthalten, wenn Sie die `all`-Extras installiert haben, mit:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig { #order-matters }

Wenn Sie *Pfadoperationen* erstellen, haben Sie manchmal einen fixen Pfad.

Etwa `/users/me`, um Daten über den aktuellen Benutzer zu erhalten.

Und Sie haben auch einen Pfad `/users/{user_id}`, um Daten über einen spezifischen Benutzer zu erhalten, mittels einer Benutzer-ID.