Das ist nützlich für Vorgänge, die nach einem Request ausgeführt werden müssen, bei denen der Client jedoch nicht unbedingt auf den Abschluss des Vorgangs warten muss, bevor er die Response erhält.

Hierzu zählen beispielsweise:

* E-Mail-Benachrichtigungen, die nach dem Ausführen einer Aktion gesendet werden:

#### Technische Details zu `lru_cache`

## Webhooks mit **FastAPI** und OpenAPI dokumentieren

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

Die gleichen Prozesse, die für Pfad-Parameter stattfinden, werden auch auf Query-Parameter angewendet:

* Editor Unterstützung (natürlich)
* <abbr title="Konvertieren des Strings, der von einer HTTP-Anfrage kommt, in Python-Daten">„Parsen“</abbr> der Daten
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Defaultwerte

Da Query-Parameter nicht ein festgelegter Teil des Pfades sind, können sie optional sein und Defaultwerte haben.

In dem oder den DNS-Server(n) würden Sie einen Eintrag (einen „`A record`“) konfigurieren, um mit **Ihrer Domain** auf die öffentliche **IP-Adresse Ihres Servers** zu verweisen.

Sie würden dies wahrscheinlich nur einmal tun, beim ersten Mal, wenn Sie alles einrichten.

!!! tip "Tipp"
    Dieser Domainnamen-Aspekt liegt weit vor HTTPS, aber da alles von der Domain und der IP-Adresse abhängt, lohnt es sich, das hier zu erwähnen.

### DNS

```

</div>

### Schritt 3: Erstellen einer *Pfadoperation*

#### Pfad

„Pfad“ bezieht sich hier auf den letzten Teil der URL, beginnend mit dem ersten `/`.

In einer URL wie:

```
https://example.com/items/foo
```

... wäre der Pfad folglich:

```
/items/foo
```

!!! info

Aber mit all den Vorzügen:

* Editor-Unterstützung (Codevervollständigung überall)
* Datenkonvertierung (auch bekannt als Parsen, Serialisierung)
* Datenvalidierung
* Schema-Dokumentation

Und dann kann Docker **den Cache für den nächsten Schritt verwenden**, der diese Abhängigkeiten herunterlädt und installiert. Und hier **sparen wir viel Zeit**. ✨ ... und vermeiden die Langeweile beim Warten. 😪😆

Das Herunterladen und Installieren der Paketabhängigkeiten **könnte Minuten dauern**, aber die Verwendung des **Cache** würde höchstens **Sekunden** dauern.

Sie können also `user_agent` schreiben, wie Sie es normalerweise in Python-Code machen würden, statt etwa die ersten Buchstaben groß zu schreiben, wie in `User_Agent`.

Wenn Sie aus irgendeinem Grund das automatische Konvertieren von Unterstrichen zu Bindestrichen abschalten möchten, setzen Sie den Parameter `convert_underscores` auf `False`.

Und Abhängigkeiten können auf sehr einfache und intuitive Weise erstellt werden, sodass Sie einfach die benötigten Python-Packages importieren und sie in wenigen Codezeilen, *im wahrsten Sinne des Wortes*, mit Ihren API-Funktionen integrieren.

Beispiele hierfür finden Sie in den nächsten Kapiteln zu relationalen und NoSQL-Datenbanken, Sicherheit usw.

## **FastAPI**-Kompatibilität