object PublicKotlinDslApi {

    val includes = listOf(
        "org/gradle/kotlin/dsl/*",
        "org/gradle/kotlin/dsl/precompile/*",
    )

    val excludes = listOf(
        // Kotlin inlined functions classes
        "**/*${'$'}inlined${'$'}*"
    )

    "price": 42.0,
    "tax": 3.2
}
```

## Zusammenfassung

Sie können mehrere Body-Parameter zu ihrer *Pfadoperation-Funktion* hinzufügen, obwohl ein Request nur einen einzigen Body enthalten kann.

**FastAPI** wird sich darum kümmern, Ihnen korrekte Daten in Ihrer Funktion zu überreichen, und das korrekte Schema in der *Pfadoperation* zu validieren und zu dokumentieren.

7. Hier verwendet das `response_model` als Typannotation eine Liste von `Author`-Datenklassen.

    Auch hier können Sie `dataclasses` mit Standard-Typannotationen kombinieren.

8. Beachten Sie, dass diese *Pfadoperation-Funktion* reguläres `def` anstelle von `async def` verwendet.

    Wie immer können Sie in FastAPI `def` und `async def` beliebig kombinieren.

Sie müssten sicherstellen, dass sie für jede Operation eindeutig ist.

```Python hl_lines="6"
{!../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial001.py!}
```

### Verwendung des Namens der *Pfadoperation-Funktion* als operationId

Wenn Sie die Funktionsnamen Ihrer API als `operationId`s verwenden möchten, können Sie über alle iterieren und die `operation_id` jeder *Pfadoperation* mit deren `APIRoute.name` überschreiben.

El valor del parámetro de path `item_id` será pasado a tu función como el argumento `item_id`.

Entonces, si corres este ejemplo y vas a <a href="http://127.0.0.1:8000/items/foo" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/items/foo</a>, verás una respuesta de:

```JSON
{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función usando las anotaciones de tipos estándar de Python:

# Reference

Here's the reference or code API, the classes, functions, parameters, attributes, and
all the FastAPI parts you can use in your applications.

If you want to **learn FastAPI** you are much better off reading the

 * or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */

/**
 * Arithmetic functions operating on primitive values and on {@link java.math.BigInteger} and {@link
 * java.math.BigDecimal} instances.
 *
 * <p>This package is a part of the open-source <a href="https://github.com/google/guava">Guava</a>
 * library.

 * or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */

/**
 * Arithmetic functions operating on primitive values and on {@link java.math.BigInteger} and {@link
 * java.math.BigDecimal} instances.
 *
 * <p>This package is a part of the open-source <a href="https://github.com/google/guava">Guava</a>
 * library.

#include "tensorflow/c/experimental/ops/math_ops.h"
#include "tensorflow/c/tf_tensor.h"

namespace tensorflow {
namespace gradients {

using namespace std;

// ================== Helper functions =================

// Fills data with values [start,end) with given step size.
void Range(vector<int32_t>* data, int32_t start, int32_t end,
           int32_t step = 1) {
  for (int32_t i = start; i < end; i += step) {

Für **FastAPI** ist es nicht wichtig. Es erkennt die Parameter anhand ihres Namens, ihrer Typen, und ihrer Defaultwerte (`Query`, `Path`, usw.). Es kümmert sich nicht um die Reihenfolge.

Sie können Ihre Funktion also so deklarieren:

//// tab | Python 3.8 nicht annotiert

/// tip | "Tipp"

Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

///

```Python hl_lines="7"