**FastAPI** verwendet diese *vorübergehende* Response, um die Cookies (auch Header und Statuscode) zu extrahieren und fügt diese in die endgültige Response ein, die den von Ihnen zurückgegebenen Wert enthält, gefiltert nach einem beliebigen `response_model`.

Sie können den `Response`-Parameter auch in Abhängigkeiten deklarieren und darin Cookies (und Header) setzen.

## Eine `Response` direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }

    return {"item_id": item_id, "q": q}
```

**Hinweis**:

Wenn Sie das nicht kennen, schauen Sie sich den Abschnitt _„In Eile?“_ über [`async` und `await` in der Dokumentation](https://fastapi.tiangolo.com/de/async/#in-a-hurry) an.

</details>

### Starten { #run-it }

Starten Sie den Server mit:

<div class="termy">

```console
$ fastapi dev

Im vorherigen Beispiel mussten wir den `response_model`-Parameter verwenden, weil die Klassen unterschiedlich waren. Das bedeutet aber auch, wir bekommen keine Unterstützung vom Editor und anderen Tools, die den Funktions-Rückgabewert überprüfen.

# LLM-Testdatei { #llm-test-file }

Dieses Dokument testet, ob das <abbr title="Large Language Model – Großes Sprachmodell">LLM</abbr>, das die Dokumentation übersetzt, den <abbr title="General Prompt – Allgemeiner Prompt">`general_prompt`</abbr> in `scripts/translate.py` und den sprachspezifischen Prompt in `docs/{language code}/llm-prompt.md` versteht. Der sprachsspezifische Prompt wird an `general_prompt` angehängt.

///

## Den Defaultwert ändern { #changing-the-default }

///

Dann könnten Sie das Python-Programm aufrufen:

//// tab | Linux, macOS, Windows Bash

<div class="termy">

```console
// Hier setzen wir die Umgebungsvariable noch nicht
$ python main.py

// Da wir die Umgebungsvariable nicht gesetzt haben, erhalten wir den Defaultwert

Hello World from Python

In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise mehrmals) in demselben Request aufgerufen werden muss, anstatt den zwischengespeicherten Wert zu verwenden, können Sie den Parameter `use_cache=False` festlegen, wenn Sie `Depends` verwenden:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="1"

```

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass beide denselben Host haben.

///

Dann können Sie über das Frontend den KI-Agenten Dinge in Ihrem Namen erledigen lassen.

Da er **lokal** läuft und nicht im offenen Internet, entscheiden Sie sich, **keine Authentifizierung** einzurichten und vertrauen stattdessen einfach auf den Zugriff im lokalen Netzwerk.

Dann könnte einer Ihrer Benutzer es installieren und lokal ausführen.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial002_an_py310.py ln[7:9] hl[7:9] *}

#### `Hero` – das *Tabellenmodell* { #hero-the-table-model }

Dann erstellen wir `Hero`, das tatsächliche *Tabellenmodell*, mit den **zusätzlichen Feldern**, die nicht immer in den anderen Modellen enthalten sind:

* `id`
* `secret_name`

Da `Hero` von `HeroBase` erbt, hat es **auch** die **Felder**, die in `HeroBase` deklariert sind, also sind alle Felder von `Hero`:

///

Die Dateien werden als „Formulardaten“ hochgeladen.

Wenn Sie den Typ Ihrer *Pfadoperation-Funktion* als `bytes` deklarieren, wird **FastAPI** die Datei für Sie auslesen, und Sie erhalten den Inhalt als `bytes`.

Bedenken Sie, dass das bedeutet, dass sich der gesamte Inhalt der Datei im Arbeitsspeicher befindet. Das wird für kleinere Dateien gut funktionieren.