### `Query` und `Annotated` importieren

Importieren Sie zuerst:

* `Query` von `fastapi`
* `Annotated` von `typing` (oder von `typing_extensions` in Python unter 3.9)

//// tab | Python 3.10+

In Python 3.9 oder darüber, ist `Annotated` Teil der Standardbibliothek, also können Sie es von `typing` importieren.

```Python hl_lines="1  3"

## Abhängigkeiten installieren

Installieren Sie `jinja2`:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

## Verwendung von `Jinja2Templates`

* Importieren Sie `Jinja2Templates`.
* Erstellen Sie ein `templates`-Objekt, das Sie später wiederverwenden können.
* Deklarieren Sie einen `Request`-Parameter in der *Pfadoperation*, welcher ein Template zurückgibt.

## Entwicklungsinformationen

### Quellcode abrufen

1. Klonen Sie das Fess-Repository:
    ```
    $ cd ~/workspace
    $ git clone https://github.com/codelibs/fess.git
    ```

2. Importieren Sie das geklonte Repository als ein [Maven](https://maven.apache.org/) Projekt in [Eclipse](https://www.eclipse.org/eclipseide/) oder einer anderen IDE.

### Einrichten von OpenSearch-Plugins

Bitte [aktualisieren Sie FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrade-der-fastapi-versionen){.internal-link target=_blank} daher mindestens zu Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

///

### `Depends` importieren

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="3"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py!}
```

////

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="3"

Um beispielsweise noch etwas Leistung herauszuholen, können Sie <a href="https://github.com/ijl/orjson" class="external-link" target="_blank">`orjson`</a> installieren und verwenden, und die Response als `ORJSONResponse` deklarieren.

Importieren Sie die `Response`-Klasse (-Unterklasse), die Sie verwenden möchten, und deklarieren Sie sie im *Pfadoperation-Dekorator*.

```{ .python .annotate hl_lines="1  5  8-11  14-17  23-25  28" }
{!../../docs_src/dataclasses/tutorial003.py!}
```

1. Wir importieren `field` weiterhin von Standard-`dataclasses`.

2. `pydantic.dataclasses` ist ein direkter Ersatz für `dataclasses`.

3. Die Datenklasse `Author` enthält eine Liste von `Item`-Datenklassen.

* Grundlegende Startmodelle für Benutzer (ändern und entfernen Sie nach Bedarf).
* **Alembic**-Migrationen.
* **CORS** (Cross Origin Resource Sharing).
* **Celery**-Worker, welche Modelle und Code aus dem Rest des Backends selektiv importieren und verwenden können.

Wenn Sie dann den Benutzernamen und das Passwort eingeben, sendet der Browser diese automatisch im Header.

## Einfaches HTTP Basic Auth

* Importieren Sie `HTTPBasic` und `HTTPBasicCredentials`.
* Erstellen Sie mit `HTTPBasic` ein „`security`-Schema“.
* Verwenden Sie dieses `security` mit einer Abhängigkeit in Ihrer *Pfadoperation*.

### Erstellen Sie eine `Enum`-Klasse

Importieren Sie `Enum` und erstellen Sie eine Unterklasse, die von `str` und `Enum` erbt.

Indem Sie von `str` erben, weiß die API Dokumentation, dass die Werte des Enums vom Typ `str` sein müssen, und wird in der Lage sein, korrekt zu rendern.

2. Führe Uvicorn aus und weisen es an, das `app`-Objekt von `main` zu importieren (anstatt von `app.main` zu importieren).

Passen Sie dann den Uvicorn-Befehl an, um das neue Modul `main` anstelle von `app.main` zu verwenden, um das FastAPI-Objekt `app` zu importieren.

## Deployment-Konzepte