Sie können `Annotated` von `typing` importieren.

{* ../../docs_src/python_types/tutorial013_py310.py hl[1,4] *}

Python selbst macht nichts mit `Annotated`. Für Editoren und andere Tools ist der Typ immer noch `str`.

Aber Sie können `Annotated` nutzen, um **FastAPI** mit Metadaten zu versorgen, die ihm sagen, wie sich Ihre Anwendung verhalten soll.

Auf diese Weise können Sie einen Token mit einer Gültigkeitsdauer von beispielsweise einer Woche erstellen. Und wenn der Benutzer am nächsten Tag mit dem Token zurückkommt, wissen Sie, dass der Benutzer immer noch bei Ihrem System angemeldet ist.

### Einige benutzerdefinierte `tags`, `responses`, und `dependencies` hinzufügen { #add-some-custom-tags-responses-and-dependencies }

Wir fügen weder das Präfix `/items` noch `tags=["items"]` zu jeder *Pfadoperation* hinzu, da wir sie zum `APIRouter` hinzugefügt haben.

Aber wir können immer noch _mehr_ `tags` hinzufügen, die auf eine bestimmte *Pfadoperation* angewendet werden, sowie einige zusätzliche `responses`, die speziell für diese *Pfadoperation* gelten:

Dieses Beispiel ist jedoch immer noch gültig und zeigt, wie mit den internen Komponenten interagiert wird.

///

Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.

# FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

Sie können Ihre FastAPI-App in der [FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com) mit **einem einzigen Befehl** deployen – tragen Sie sich in die Warteliste ein, falls noch nicht geschehen. 🚀

## Anmelden { #login }

Stellen Sie sicher, dass Sie bereits ein **FastAPI-Cloud-Konto** haben (wir haben Sie von der Warteliste eingeladen 😉).

Melden Sie sich dann an:

<div class="termy">

```console
$ fastapi login

Da die Parameter mit TypeScript-Typen beschrieben werden (ähnlich den Python-Typhinweisen), ist die Editorunterstützung ziemlich gut.

Aber dieses Beispiel verwendet `PATCH`, da dieses für solche Anwendungsfälle geschaffen wurde.

///

/// note | Hinweis

Beachten Sie, dass das hereinkommende Modell immer noch validiert wird.

Wenn Sie also Teil-Aktualisierungen empfangen wollen, die alle Attribute auslassen können, müssen Sie ein Modell haben, dessen Attribute alle als optional gekennzeichnet sind (mit Defaultwerten oder `None`).

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

Und dann können sie es noch einmal versuchen, wohl wissend, dass es wahrscheinlich eher etwas mit `stanleyjobsox` als mit `johndoe` zu tun hat.

#### Ein „professioneller“ Angriff { #a-professional-attack }

```
.
├── Dockerfile
├── main.py
└── requirements.txt
```

Dann müssten Sie nur noch die entsprechenden Pfade ändern, um die Datei im `Dockerfile` zu kopieren:

```{ .dockerfile .annotate hl_lines="10  13" }
FROM python:3.14

WORKDIR /code

COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt