Aber ersparen wir Ihnen die Zeit, die gesamte lange Spezifikation zu lesen, nur um die kleinen Informationen zu finden, die Sie benötigen.

Lassen Sie uns die von **FastAPI** bereitgestellten Tools verwenden, um Sicherheit zu gewährleisten.

## Wie es aussieht { #how-it-looks }

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/// note | Hinweis

Beachten Sie, dass das hereinkommende Modell immer noch validiert wird.

Wenn Sie also Teil-Aktualisierungen empfangen wollen, die alle Attribute auslassen können, müssen Sie ein Modell haben, dessen Attribute alle als optional gekennzeichnet sind (mit Defaultwerten oder `None`).

Nesses casos, você pode usar o parâmetro `response_model` do *decorador de operação de rota* em vez do tipo de retorno.

Você pode usar o parâmetro `response_model` em qualquer uma das *operações de rota*:

* `@app.get()`

Indem Sie nur `BackgroundTasks` (und nicht `BackgroundTask`) verwenden, ist es dann möglich, es als *Pfadoperation-Funktion*-Parameter zu verwenden und **FastAPI** den Rest für Sie erledigen zu lassen, genau wie bei der direkten Verwendung des `Request`-Objekts.

### Getestet { #tested }

* 100 % <abbr title="Der Prozentsatz an Code, der automatisch getestet wird">Testabdeckung</abbr>.
* 100 % <abbr title="Python-Typannotationen, mit denen Ihr Editor und andere externe Werkzeuge Sie besser unterstützen können">Typen annotiert</abbr>.
* Verwendet in Produktionsanwendungen.

## Starlette Merkmale { #starlette-features }

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

## Website

[fess.codelibs.org](https://fess.codelibs.org/)

## Issues/Questions

[discuss.codelibs.org](https://discuss.codelibs.org/c/FessEN/)

## Getting Started

There are 2 ways to try Fess. The first is to download and install yourself. The second is to use [Docker](https://www.docker.com/products/docker-engine).

### Download and Install/Run

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Passos anteriores antes de começar

E normalmente esse **balanceador de carga** seria capaz de lidar com solicitações que vão para *outros* aplicativos em seu cluster (por exemplo, para um domínio diferente, ou sob um prefixo de URL diferente), e transmitiria essa comunicação para os contêineres certos para *esse outro* aplicativo em execução em seu cluster.

### Um Processo por Contêiner { #one-process-per-container }

/// info | Info

Beachten Sie, dass der `TestClient` Daten empfängt, die nach JSON konvertiert werden können, keine Pydantic-Modelle.

Wenn Sie ein Pydantic-Modell in Ihrem Test haben und dessen Daten während des Testens an die Anwendung senden möchten, können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, der in [JSON-kompatibler Encoder](encoder.md){.internal-link target=_blank} beschrieben wird.

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