```Python
q: Annotated[str, Query(default="rick")] = "morty"
```

... denn es wird nicht klar, ob der Defaultwert `"rick"` oder `"morty"` sein soll.

Sie würden also (bevorzugt) schreiben:

```Python
q: Annotated[str, Query()] = "rick"
```

In älterem Code werden Sie auch finden:

```Python
q: str = Query(default="rick")
```

### Vorzüge von `Annotated`

Nevertheless, we can declare the expected schema for the request body.

### Custom OpenAPI content type

Using this same trick, you could use a Pydantic model to define the JSON Schema that is then included in the custom OpenAPI schema section for the *path operation*.

And you could do this even if the data type in the request is not JSON.

Dennoch können wir das zu erwartende Schema für den Requestbody deklarieren.

### Benutzerdefinierter OpenAPI-Content-Type

Mit demselben Trick könnten Sie ein Pydantic-Modell verwenden, um das JSON-Schema zu definieren, das dann im benutzerdefinierten Abschnitt des OpenAPI-Schemas für die *Pfadoperation* enthalten ist.

    ```

## Sortieren Sie die Parameter wie Sie möchten: Tricks

!!! tip "Tipp"
    Wenn Sie `Annotated` verwenden, ist das folgende nicht so wichtig / nicht notwendig.

Hier ein **kleiner Trick**, der nützlich sein kann, aber Sie werden ihn nicht oft brauchen.

Wenn Sie eines der folgenden Dinge tun möchten:

* den `q`-Parameter ohne `Query` oder irgendeinem Defaultwert deklarieren

    Das ist schlicht Standard-Python, es wird als „Typalias“ bezeichnet und ist eigentlich nicht **FastAPI**-spezifisch.

    Da **FastAPI** jedoch auf Standard-Python, einschließlich `Annotated`, basiert, können Sie diesen Trick in Ihrem Code verwenden. 😎

    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> execute: execute function code
        execute ->> code: return the result
    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")
        function ->> execute: execute function code
        execute ->> code: return the result
    end

        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> execute: 执行函数代码
        execute ->> code: 返回结果
    end

    rect rgba(0, 255, 0, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick", salutation="Mr.")
        function ->> execute: 执行函数代码
        execute ->> code: 返回结果
    end

    rect rgba(0, 255, 255, .1)
        code ->> function: say_hi(name="Rick")
        function ->> code: 返回存储的结果

```Dockerfile
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--proxy-headers", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
```

#### Docker-Cache

In diesem `Dockerfile` gibt es einen wichtigen Trick: Wir kopieren zuerst die **Datei nur mit den Abhängigkeiten**, nicht den Rest des Codes. Lassen Sie mich Ihnen erklären, warum.

```Dockerfile
COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
```

```Dockerfile
CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--proxy-headers", "--port", "80"]
```

#### Docker Cache

There's an important trick in this `Dockerfile`, we first copy the **file with the dependencies alone**, not the rest of the code. Let me tell you why is that.

```Dockerfile
COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt
```

    ```

## Order the parameters as you need, tricks

!!! tip
    This is probably not as important or necessary if you use `Annotated`.

Here's a **small trick** that can be handy, but you won't need it often.

If you want to:

* declare the `q` query parameter without a `Query` nor any default value
* declare the path parameter `item_id` using `Path`