Sie können für Typ Deklarationen auch `str`, `float`, `bool` und viele andere komplexe Datentypen verwenden.

Mehrere davon werden wir in den nächsten Kapiteln erkunden.

## Die Reihenfolge ist wichtig

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

wird dies wahrscheinlich **kein Problem darstellen** und Sie müssen möglicherweise keine festen Speichergrenzen angeben. Wenn Sie jedoch **viel Speicher verbrauchen** (z. B. bei **Modellen für maschinelles Lernen**), sollten Sie überprüfen, wie viel Speicher Sie verbrauchen, und die **Anzahl der Container** anpassen, die in **jeder Maschine** ausgeführt werden. (und möglicherweise weitere Maschinen zu Ihrem Cluster hinzufügen).

Wenn Sie **mehrere Prozesse pro Container** ausführen (zum Beispiel...

HTTP-Header sind außerdem unabhängig von Groß-/Kleinschreibung, darum können Sie sie mittels der Standard-Python-Schreibweise deklarieren (auch bekannt als "snake_case").

Sie können also `user_agent` schreiben, wie Sie es normalerweise in Python-Code machen würden, statt etwa die ersten Buchstaben groß zu schreiben, wie in `User_Agent`.

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### Das `Settings`-Objekt erstellen

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

```

</div>

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/// warning | "Achtung"

Denken Sie daran, die Option `--reload` zu entfernen, wenn Sie diese verwendet haben.

Die Option `--reload` verbraucht viel mehr Ressourcen, ist instabiler, usw.

Sie hilft sehr während der **Entwicklung**, aber Sie sollten sie **nicht** in der **Produktion** verwenden.

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## Hypercorn mit Trio

http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

... die Query-Parameter:

* `skip`: mit dem Wert `0`
* `limit`: mit dem Wert `10`

Da sie Teil der URL sind, sind sie „naturgemäß“ Strings.

Aber wenn Sie sie mit Python-Typen deklarieren (im obigen Beispiel als `int`), werden sie zu diesem Typ konvertiert, und gegen diesen validiert.

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

Gemäß der Spezifikation sollten Sie ein JSON mit einem `access_token` und einem `token_type` zurückgeben, genau wie in diesem Beispiel.

Das müssen Sie selbst in Ihrem Code tun und sicherstellen, dass Sie diese JSON-Schlüssel verwenden.

Es ist fast das Einzige, woran Sie denken müssen, es selbst richtigzumachen und die Spezifikationen einzuhalten.

Den Rest erledigt **FastAPI** für Sie.

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```

### Die Unteranwendung mounten

Mounten Sie in Ihrer Top-Level-Anwendung `app` die Unteranwendung `subapi`.

In diesem Fall wird sie im Pfad `/subapi` gemountet:

```Python hl_lines="11  19"
{!../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py!}
```

### Es in der automatischen API-Dokumentation betrachten

Führen Sie nun `uvicorn` mit der Hauptanwendung aus. Wenn Ihre Datei `main.py` lautet, wäre das:

Es gibt mehrere Konfigurations-Parameter, die Sie Ihrem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben können.

/// warning | "Achtung"

Beachten Sie, dass diese Parameter direkt dem *Pfadoperation-Dekorator* übergeben werden, nicht der *Pfadoperation-Funktion*.

///

## Response-Statuscode

Sie können den (HTTP-)`status_code` definieren, den die Response Ihrer *Pfadoperation* verwenden soll.

Sie können direkt den `int`-Code übergeben, etwa `404`.

## Bodys mit beliebigen `dict`s

Sie können einen Body auch als `dict` deklarieren, mit Schlüsseln eines Typs und Werten eines anderen Typs.

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attribut-Namen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

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