Im vorherigen Beispiel haben wir ein <abbr title="Dictionary – Zuordnungstabelle: In anderen Sprachen auch Hash, Map, Objekt, Assoziatives Array genannt">`dict`</abbr> von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

Aber dann haben wir ein `dict` im Parameter `commons` der *Pfadoperation-Funktion*.

# Dateien im Request { #request-files }

Sie können Dateien, die vom Client hochgeladen werden, mithilfe von `File` definieren.

/// info | Info

Um hochgeladene Dateien zu empfangen, installieren Sie zuerst [`python-multipart`](https://github.com/Kludex/python-multipart).

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und dann das Paket installieren, zum Beispiel:

```console

Sie können zusätzliche Information in `Field`, `Query`, `Body`, usw. deklarieren. Und es wird im generierten JSON-Schema untergebracht.

Sie werden später in der Dokumentation mehr darüber lernen, wie man zusätzliche Information unterbringt, wenn Sie lernen, Beispiele zu deklarieren.

/// warning | Achtung

{* ../../docs_src/request_form_models/tutorial001_an_py310.py hl[9:11,15] *}

**FastAPI** wird die Daten für **jedes Feld** aus den **Formulardaten** im <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr> **extrahieren** und Ihnen das von Ihnen definierte Pydantic-Modell übergeben.

## Die Dokumentation testen { #check-the-docs }

Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <dfn title="Ein mehrzeiliger String (keiner Variable zugewiesen) als erster Ausdruck in einer Funktion, wird für die Dokumentation derselben verwendet">Docstring</dfn> der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.

* [**Swagger UI**](https://github.com/swagger-api/swagger-ui), bietet interaktive Erkundung, testen und rufen Sie Ihre API direkt im Webbrowser auf.

![Swagger UI Interaktion](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-03-swagger-02.png)

* Alternative API-Dokumentation mit [**ReDoc**](https://github.com/Rebilly/ReDoc).

Sie können ein Pydantic-Modell mit `bytes`-Feldern deklarieren und dann in der Modellkonfiguration `val_json_bytes` verwenden, um anzugeben, dass zur *Validierung* von eingehenden JSON-Daten base64 genutzt werden soll; im Rahmen dieser Validierung wird der base64-String in Bytes dekodiert.

{* ../../docs_src/json_base64_bytes/tutorial001_py310.py ln[1:9,29:35] hl[9] *}

An diesem Punkt haben Sie die benötigte(n) *Callback-Pfadoperation(en)* (diejenige(n), die der *externe Entwickler* in der *externen API* implementieren sollte) im Callback-Router, den Sie oben erstellt haben.

Verwenden Sie nun den Parameter `callbacks` im *Pfadoperation-Dekorator Ihrer API*, um das Attribut `.routes` (das ist eigentlich nur eine `list`e von Routen/*Pfadoperationen*) dieses Callback-Routers zu übergeben:

Sie können `json_schema_extra` setzen, mit einem `dict`, das alle zusätzlichen Daten enthält, die im generierten JSON-Schema angezeigt werden sollen, einschließlich `examples`.

/// tip | Tipp

Mit derselben Technik können Sie das JSON-Schema erweitern und Ihre eigenen benutzerdefinierten Zusatzinformationen hinzufügen.

### Die Unteranwendung mounten { #mount-the-sub-application }

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

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

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001_py310.py hl[11, 19] *}

### Die automatische API-Dokumentation testen { #check-the-automatic-api-docs }

Führen Sie nun den Befehl `fastapi` aus: