## FastAPI-Anwendung mit Tags

In vielen Fällen wird Ihre FastAPI-Anwendung größer sein und Sie werden wahrscheinlich Tags verwenden, um verschiedene Gruppen von *Pfadoperationen* zu separieren.

Beispielsweise könnten Sie einen Abschnitt für **Items (Artikel)** und einen weiteren Abschnitt für **Users (Benutzer)** haben, und diese könnten durch Tags getrennt sein:

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="21  26  34"

* Importieren Sie `Jinja2Templates`.
* Erstellen Sie ein `templates`-Objekt, das Sie später wiederverwenden können.
* Deklarieren Sie einen `Request`-Parameter in der *Pfadoperation*, welcher ein Template zurückgibt.

* Einen optionalen Query-Parameter `q`, der ein `str` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `skip`, der ein `int` ist und standardmäßig `0` ist.
* Einen optionalen Query-Parameter `limit`, der ein `int` ist und standardmäßig `100` ist.

Und dann wird einfach ein `dict` zurückgegeben, welches diese Werte enthält.

/// info

FastAPI unterstützt (und empfiehlt die Verwendung von) `Annotated` seit Version 0.95.0.

Eine weitere wichtige Funktion, benötigt von APIs, ist die Datenvalidierung, welche sicherstellt, dass die Daten unter gegebenen Umständen gültig sind. Zum Beispiel, dass ein Feld ein `int` ist und kein zufälliger String. Das ist besonders nützlich für hereinkommende Daten.

```

</div>

/// tip | "Tipp"

Aktivieren Sie jedes Mal, wenn Sie ein neues Package mit `pip` in dieser Umgebung installieren, die Umgebung erneut.

Dadurch wird sichergestellt, dass Sie, wenn Sie ein von diesem Package installiertes Terminalprogramm verwenden, das Programm aus Ihrer lokalen Umgebung verwenden und kein anderes, das global installiert sein könnte.

///

### Benötigtes mit pip installieren

```

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/// info

In Pydantic Version 1 hieß die Methode zum Abrufen des JSON-Schemas für ein Modell `Item.schema()`, in Pydantic Version 2 heißt die Methode `Item.model_json_schema()`.

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Obwohl wir nicht die standardmäßig integrierte Funktionalität verwenden, verwenden wir dennoch ein Pydantic-Modell, um das JSON-Schema für die Daten, die wir in YAML empfangen möchten, manuell zu generieren.

## Über Proxys mit einem abgetrennten Pfadpräfix

Bedenken Sie, dass ein Proxy mit abgetrennten Pfadpräfix nur eine von vielen Konfigurationsmöglichkeiten ist.

Wahrscheinlich wird in vielen Fällen die Standardeinstellung sein, dass der Proxy kein abgetrenntes Pfadpräfix hat.

In vielen Fällen kann OAuth2 mit Scopes ein Overkill sein.

Aber wenn Sie wissen, dass Sie es brauchen oder neugierig sind, lesen Sie weiter.

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## OAuth2-Scopes und OpenAPI

Die OAuth2-Spezifikation definiert „Scopes“ als eine Liste von durch Leerzeichen getrennten Strings.

Der Inhalt jedes dieser Strings kann ein beliebiges Format haben, sollte jedoch keine Leerzeichen enthalten.

Sie erfordern in der Regel komplexere Konfigurationen und einen Nachrichten-/Job-Queue-Manager wie RabbitMQ oder Redis, ermöglichen Ihnen jedoch die Ausführung von Hintergrundtasks in mehreren Prozessen und insbesondere auf mehreren Servern.

Sie sind jedoch nicht auf die Verwendung von bestimmten Datenmodellen, Klassen, oder Typen beschränkt.

Möchten Sie eine `id` und eine `email` und keinen `username` in Ihrem Modell haben? Kein Problem. Sie können dieselben Tools verwenden.