Sie definieren auch auf irgendeine Weise, zu welchen **Momenten** Ihre Anwendung diese Requests oder Events sendet.

Und **Ihre Benutzer** definieren auf irgendeine Weise (zum Beispiel irgendwo in einem Web-Dashboard) die **URL**, an die Ihre Anwendung diese Requests senden soll.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Schaffung eines neuen Frameworks viele Jahre lang vermieden. Zuerst habe ich versucht, alle von **FastAPI** abgedeckten Funktionen mithilfe vieler verschiedener Frameworks, Plugins und Tools zu lösen.

Aber irgendwann gab es keine andere Möglichkeit, als etwas zu schaffen, das all diese Funktionen bereitstellte, die besten Ideen früherer Tools aufnahm und diese auf die bestmögliche Weise kombinierte, wobei Sprachfunktionen verwendet wurden, die vorher noch nicht einmal verfügbar waren (Python 3.6+...

Um dies in OpenAPI zu kennzeichnen, markieren Sie dieses Feld als **erforderlich**, da es immer vorhanden sein wird.

Aus diesem Grund kann das JSON-Schema für ein Modell unterschiedlich sein, je nachdem, ob es für **Eingabe oder Ausgabe** verwendet wird:

Erstellen Sie dann Ihre Unteranwendung und deren *Pfadoperationen*.

Diese Unteranwendung ist nur eine weitere Standard-FastAPI-Anwendung, aber diese wird „gemountet“:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[11,14:16] *}

### Die Unteranwendung mounten

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

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

* Sich das Ergebnis von dieser Funktion zu holen.
* Dieses Ergebnis dem Parameter Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zuzuweisen.

```mermaid
graph TB

common_parameters(["common_parameters"])
read_items["/items/"]
read_users["/users/"]

common_parameters --> read_items
common_parameters --> read_users
```

Dieser Anbieter berechnet Ihnen möglicherweise Gebühren pro Anfrage, und der Aufruf könnte etwas länger dauern, als wenn Sie einen vordefinierten Scheinbenutzer für Tests hätten.

Sie möchten den externen Anbieter wahrscheinlich einmal testen, ihn aber nicht unbedingt bei jedem weiteren ausgeführten Test aufrufen.

Auf diese Weise kann dieselbe Routenklasse gzip-komprimierte oder unkomprimierte Requests verarbeiten.

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial001.py hl[8:15] *}

### Eine benutzerdefinierte `GzipRoute`-Klasse erstellen

Als Nächstes erstellen wir eine benutzerdefinierte Unterklasse von `fastapi.routing.APIRoute`, welche `GzipRequest` nutzt.

In diesem Fall macht es Sinn, die Tags in einem `Enum` zu speichern.

**FastAPI** unterstützt diese genauso wie einfache Strings:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b.py hl[1,8:10,13,18] *}

## Zusammenfassung und Beschreibung

Aber Sie können Tausende von Endpunkten (*Pfadoperationen*) haben, die dasselbe Sicherheitssystem verwenden.

Und alle (oder beliebige Teile davon) können Vorteil ziehen aus der Wiederverwendung dieser und anderer von Ihnen erstellter Abhängigkeiten.

Und alle diese Tausenden von *Pfadoperationen* können nur drei Zeilen lang sein:

{* ../../docs_src/security/tutorial002_an_py310.py hl[30:32] *}

## Zusammenfassung