# GraphQL { #graphql }

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

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## Eine `Response` zurückgeben { #return-a-response }

Tatsächlich können Sie jede `Response` oder jede Unterklasse davon zurückgeben.

/// info | Info

`JSONResponse` selbst ist eine Unterklasse von `Response`.

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Und wenn Sie eine `Response` zurückgeben, wird **FastAPI** diese direkt weiterleiten.

Der nimmt ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> entgegen, die Schlüssel sind Statuscodes für jede Response, wie etwa `200`, und die Werte sind andere `dict`s mit den Informationen für jede Response.

Jedes dieser Response-`dict`s kann einen Schlüssel `model` haben, welcher ein Pydantic-Modell enthält, genau wie `response_model`.

Sie haben eigentlich keine Benutzer, die sich bei Ihrer Anwendung anmelden, sondern Roboter, Bots oder andere Systeme, die nur über einen Zugriffstoken verfügen? Auch hier funktioniert alles gleich.

Verwenden Sie einfach jede Art von Modell, jede Art von Klasse, jede Art von Datenbank, die Sie für Ihre Anwendung benötigen. **FastAPI** deckt das alles mit seinem Dependency Injection System ab.

## Codegröße { #code-size }

/// info | Info

Beachten Sie, dass sich `response_description` speziell auf die Response bezieht, während `description` sich generell auf die *Pfadoperation* bezieht.

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/// check | Testen

OpenAPI verlangt, dass jede *Pfadoperation* über eine Beschreibung der Response verfügt.

Daher, wenn Sie keine vergeben, wird **FastAPI** automatisch eine für „Erfolgreiche Response“ erstellen.

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```TypeScript
ItemsService.createItemItemsPost({name: "Plumbus", price: 5})
```

... das liegt daran, dass der Client-Generator für jede *Pfadoperation* die OpenAPI-interne **Operation-ID** verwendet.

### Mehrere Modelle erstellen { #create-multiple-models }

In **SQLModel** ist jede Modellklasse, die `table=True` hat, ein **Tabellenmodell**.

Und jede Modellklasse, die `table=True` nicht hat, ist ein **Datenmodell**, diese sind tatsächlich nur Pydantic-Modelle (mit ein paar kleinen zusätzlichen Funktionen). 🤓

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Mit dem Parameter `operation_id` können Sie die OpenAPI `operationId` festlegen, die in Ihrer *Pfadoperation* verwendet werden soll.

Sie müssten sicherstellen, dass sie für jede Operation eindeutig ist.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001_py310.py hl[6] *}

Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `scope="request"` (dem Default) deklarieren, muss jede Unterabhängigkeit ebenfalls einen `scope` von `"request"` haben.

Eine Abhängigkeit mit `scope` von `"function"` kann jedoch Abhängigkeiten mit `scope` von `"function"` und `scope` von `"request"` haben.

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Wenn Sie sich unsicher sind, verwenden Sie einfach `def`.

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**Hinweis**: Sie können `def` und `async def` in Ihren *Pfadoperation-Funktionen* beliebig mischen, so wie Sie es benötigen, und jede einzelne Funktion in der für Sie besten Variante erstellen. FastAPI wird damit das Richtige tun.

Wie dem auch sei, in jedem der oben genannten Fälle wird FastAPI immer noch asynchron arbeiten und extrem schnell sein.