Denken Sie einfach daran, dass sich „Server“ im Allgemeinen auf eines dieser beiden Dinge beziehen kann.

Sie können diese wie folgt setzen:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial001_py310.py hl[3:16, 19:32] *}

/// tip | Tipp

Sie können Markdown im Feld `description` verwenden, und es wird in der Ausgabe gerendert.

///

Mit dieser Konfiguration würde die automatische API-Dokumentation wie folgt aussehen:

... und deklarieren Sie dessen Typ als das Modell, welches Sie erstellt haben, `Item`.

## Resultate { #results }

Mit nur dieser Python-Typdeklaration wird **FastAPI**:

* Den Requestbody als JSON lesen.
* Die entsprechenden Typen konvertieren (falls nötig).
* Diese Daten validieren.
    * Wenn die Daten ungültig sind, wird ein klar lesbarer Fehler zurückgegeben, der genau anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten sind.

## Webhooks mit **FastAPI** und OpenAPI dokumentieren { #documenting-webhooks-with-fastapi-and-openapi }

Mit **FastAPI**, mithilfe von OpenAPI, können Sie die Namen dieser Webhooks, die Arten von HTTP-Operationen, die Ihre App senden kann (z. B. `POST`, `PUT`, usw.) und die **Requestbodys** definieren, die Ihre App senden würde.

Und wann immer Sie diese Daten ausgeben, selbst wenn die Quelle Duplikate hatte, wird es als Set von eindeutigen Dingen ausgegeben.

Und es wird entsprechend annotiert/dokumentiert.

## Verschachtelte Modelle { #nested-models }

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

# How-To – Rezepte { #how-to-recipes }

Hier finden Sie verschiedene Rezepte und „How-To“-Anleitungen zu **verschiedenen Themen**.

Die meisten dieser Ideen sind mehr oder weniger **unabhängig**, und in den meisten Fällen müssen Sie diese nur studieren, wenn sie direkt auf **Ihr Projekt** anwendbar sind.

Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.

/// tip | Tipp

Das erste `"/static"` bezieht sich auf den Unterpfad, auf dem diese „Unteranwendung“ „gemountet“ wird. Daher wird jeder Pfad, der mit `"/static"` beginnt, von ihr verarbeitet.

Das `directory="static"` bezieht sich auf den Namen des Verzeichnisses, das Ihre statischen Dateien enthält.

Das `name="static"` gibt dieser Unteranwendung einen Namen, der intern von **FastAPI** verwendet werden kann.

* **FastAPI**:
    * So wie Starlette Uvicorn verwendet und nicht schneller als dieses sein kann, verwendet **FastAPI** Starlette, sodass es nicht schneller als dieses sein kann.

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] *}

Sie können beispielsweise kein Pydantic-Modell in eine `JSONResponse` einfügen, ohne es zuvor in ein `dict` zu konvertieren, bei dem alle Datentypen (wie `datetime`, `UUID`, usw.) in JSON-kompatible Typen konvertiert wurden.

In diesen Fällen können Sie den `jsonable_encoder` verwenden, um Ihre Daten zu konvertieren, bevor Sie sie an eine Response übergeben:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}