Sie können immer noch die meisten Funktionen in **FastAPI** mit den Kenntnissen aus dem Haupt-[Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank} nutzen.

Und in den nächsten Abschnitten wird davon ausgegangen, dass Sie es bereits gelesen haben und dass Sie diese Haupt-Ideen kennen.

## Externe Kurse

Es gibt einige Szenarien, in denen Sie beim Testen möglicherweise eine Abhängigkeit überschreiben möchten.

Sie möchten nicht, dass die ursprüngliche Abhängigkeit ausgeführt wird (und auch keine der möglicherweise vorhandenen Unterabhängigkeiten).

Sie können sie sich als *Pfadoperation-Funktion* ohne den „Dekorator“ (ohne `@app.get("/some-path")`) vorstellen.

Und sie kann alles zurückgeben, was Sie möchten.

In diesem Fall erwartet diese Abhängigkeit:

* Einen optionalen Query-Parameter `q`, der ein `str` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `skip`, der ein `int` ist und standardmäßig `0` ist.

## Zusammenfassung und Beschreibung

Sie können eine Zusammenfassung (`summary`) und eine Beschreibung (`description`) hinzufügen:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial003_py310.py hl[18:19] *}

## Beschreibung mittels Docstring

Das machen Sie mit modernen Standard-Python-Typen.

Sie müssen keine neue Syntax, Methoden oder Klassen einer bestimmten Bibliothek usw. lernen.

Nur Standard-**Python+**.

Zum Beispiel für ein `int`:

```Python
item_id: int
```

oder für ein komplexeres `Item`-Modell:

```Python
item: Item
```

... und mit dieser einen Deklaration erhalten Sie:

* Editor-Unterstützung, einschließlich:

# JSON-kompatibler Encoder

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`e, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden

Stellen wir uns vor, Sie haben eine Datenbank `fake_db`, die nur JSON-kompatible Daten entgegennimmt.

Es wurden zuvor viele Tools entwickelt, die als Inspiration für seine Entwicklung dienten.

Ich habe die 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.

niiden
niitä
niissä
niistä
niihin
niillä
niiltä
niille
niinä
niiksi
kuka
kenen
kenet
ketä
kenessä
kenestä
keneen
kenellä
keneltä
kenelle
kenenä
keneksi
ketkä
keiden
ketkä
keitä
keissä
keistä
keihin
keillä
keiltä
keille
keinä
keiksi
mikä
minkä
minkä
mitä
missä
mistä
mihin
millä
miltä
mille

## Anwendungsfall

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

Jetzt können Sie Trio intern in Ihrer Anwendung verwenden. Oder noch besser: Sie können AnyIO verwenden, sodass Ihr Code sowohl mit Trio als auch asyncio kompatibel ist. 🎉

## Konzepte des Deployments

Obige Beispiele führen das Serverprogramm (z. B. Uvicorn) aus, starten **einen einzelnen Prozess** und überwachen alle IPs (`0.0.0.0`) an einem vordefinierten Port (z. B. `80`).