**FastAPI** erstellt für Sie das Objekt vom Typ `BackgroundTasks` und übergibt es als diesen Parameter.

## Eine Taskfunktion erstellen { #create-a-task-function }

Erstellen Sie eine Funktion, die als Hintergrundtask ausgeführt werden soll.

Es handelt sich schlicht um eine Standard-Funktion, die Parameter empfangen kann.

Es kann sich um eine `async def`- oder normale `def`-Funktion handeln. **FastAPI** weiß, wie damit zu verfahren ist.

Das ist keine Limitation von **FastAPI**, sondern Teil des HTTP-Protokolls.

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## Zusammenfassung { #recap }

Um die Leistung beim Zurückgeben von JSON-Daten zu optimieren, verwenden Sie einen Rückgabetyp oder ein Responsemodell. So übernimmt Pydantic die Serialisierung zu JSON auf der Rust-Seite, ohne den Umweg über Python. Mehr dazu in der Dokumentation unter [Tutorial – Responsemodell – Rückgabetyp](../tutorial/response-model.md).

## Dokumentations-Tags – OpenAPI { #documentation-tags-openapi }

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### `startup` und `shutdown` zusammen { #startup-and-shutdown-together }

Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Logik für Ihr *Startup* und *Shutdown* miteinander verknüpft ist. Vielleicht möchten Sie etwas beginnen und es dann beenden, eine Ressource laden und sie dann freigeben usw.

In diesem Fall wird der Funktionsparameter `q` optional und standardmäßig `None` sein.

/// check | Testen

Beachten Sie auch, dass **FastAPI** intelligent genug ist, um zu erkennen, dass `item_id` ein Pfad-Parameter ist und `q` keiner, daher muss letzteres ein Query-Parameter sein.

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## Query-Parameter Typkonvertierung { #query-parameter-type-conversion }

Wenn ein Client versucht, einige **zusätzliche Header** zu senden, erhält er eine **Error-<abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr>**.

Zum Beispiel, wenn der Client versucht, einen `tool`-Header mit einem Wert von `plumbus` zu senden, erhält er eine **Error-Response**, die ihm mitteilt, dass der Header-Parameter `tool` nicht erlaubt ist:

```json
{

Sie können jede gewünschte Template-Engine mit **FastAPI** verwenden.

Eine häufige Wahl ist Jinja2, dasselbe, was auch von Flask und anderen Tools verwendet wird.

Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).

## Abhängigkeiten installieren { #install-dependencies }

Nehmen wir an, Sie haben eine Dateistruktur wie in [Größere Anwendungen](bigger-applications.md) beschrieben:

```
.
├── app
│   ├── __init__.py
│   └── main.py
```

In der Datei `main.py` haben Sie Ihre **FastAPI**-Anwendung:


{* ../../docs_src/app_testing/app_a_py310/main.py *}


### Testdatei { #testing-file }

Es kann jedoch Fälle geben, in denen Sie Parameter für eine Abhängigkeit festlegen möchten, ohne viele verschiedene Funktionen oder Klassen zu deklarieren.

Stellen wir uns vor, wir möchten eine Abhängigkeit haben, die prüft, ob ein Query-Parameter `q` einen vordefinierten Inhalt hat.

Aber wir wollen diesen vordefinierten Inhalt per Parameter festlegen können.

## Eine „aufrufbare“ Instanz { #a-callable-instance }

`PATCH` wird seltener verwendet und ist weniger bekannt als `PUT`.

Und viele Teams verwenden ausschließlich `PUT`, selbst für nur Teil-Aktualisierungen.

Es steht Ihnen **frei**, das zu verwenden, was Sie möchten, **FastAPI** legt Ihnen keine Einschränkungen auf.

Aber dieser Leitfaden zeigt Ihnen mehr oder weniger, wie die beiden normalerweise verwendet werden.

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### Pydantics `exclude_unset`-Parameter verwenden { #using-pydantics-exclude-unset-parameter }