# Query-Parameter-Modelle { #query-parameter-models }

Wenn Sie eine Gruppe von **Query-Parametern** haben, die miteinander in Beziehung stehen, können Sie ein **Pydantic-Modell** erstellen, um diese zu deklarieren.

Dadurch können Sie das **Modell an mehreren Stellen wiederverwenden** und gleichzeitig Validierungen und Metadaten für alle Parameter auf einmal deklarieren. 😎

/// note | Hinweis

Dies wird seit FastAPI Version `0.115.0` unterstützt. 🤓

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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

Weitere Details zur Erweiterung finden Sie im README im [GitHub-Repository](https://github.com/fastapi/fastapi-vscode).

## Einrichtung und Installation { #setup-and-installation }

labels.chat_error_context_length_exceeded=Die Nachricht ist zu lang zur Verarbeitung. Bitte kürzen Sie sie und versuchen Sie es erneut.
labels.chat_error_model_not_found=Das KI-Modell wurde nicht gefunden. Bitte kontaktieren Sie den Administrator.
labels.chat_error_invalid_response=Ungültige Antwort vom KI-Dienst erhalten. Bitte versuchen Sie es erneut.

Es gibt Fälle, da möchten Sie einen Datentyp (etwa ein Pydantic-Modell) in etwas konvertieren, das kompatibel mit JSON ist (etwa ein `dict`, eine `list`, usw.).

Zum Beispiel, wenn Sie es in einer Datenbank speichern möchten.

Dafür bietet **FastAPI** eine Funktion `jsonable_encoder()`.

## `jsonable_encoder` verwenden { #using-the-jsonable-encoder }

In den nächsten Abschnitten sehen Sie weitere Optionen, Konfigurationen und zusätzliche Funktionen.

/// tip | Tipp

Die nächsten Abschnitte sind **nicht unbedingt „fortgeschritten“**.

Und es ist möglich, dass für Ihren Anwendungsfall die Lösung in einem davon liegt.

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## Das Tutorial zuerst lesen { #read-the-tutorial-first }

Diese beiden wurden ausgewählt, weil sie ziemlich beliebt und stabil sind, aber bei einer schnellen Suche könnten Sie Dutzende alternativer Benutzeroberflächen für OpenAPI finden (welche Sie mit **FastAPI** verwenden können).

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### Flask REST Frameworks { #flask-rest-frameworks }

# WebSockets testen { #testing-websockets }

Sie können denselben `TestClient` zum Testen von WebSockets verwenden.

Dazu verwenden Sie den `TestClient` in einer `with`-Anweisung, eine Verbindung zum WebSocket herstellend:

{* ../../docs_src/app_testing/tutorial002_py310.py hl[27:31] *}

/// note | Hinweis

Weitere Informationen finden Sie in Starlettes Dokumentation zum [Testen von WebSockets](https://www.starlette.dev/testclient/#testing-websocket-sessions).

* Prüfen Sie, ob in der Übersetzung alles in Ordnung ist.
* Verbessern Sie bei Bedarf Ihren sprachsspezifischen Prompt, den allgemeinen Prompt oder das englische Dokument.
* Beheben Sie anschließend manuell die verbleibenden Probleme in der Übersetzung, sodass es eine gute Übersetzung ist.

# FastAPI bei Cloudanbietern deployen { #deploy-fastapi-on-cloud-providers }

Sie können praktisch **jeden Cloudanbieter** verwenden, um Ihre FastAPI-Anwendung zu deployen.

In den meisten Fällen bieten die großen Cloudanbieter Anleitungen zum Deployment von FastAPI an.

## FastAPI Cloud { #fastapi-cloud }

**[FastAPI Cloud](https://fastapicloud.com)** wurde vom selben Autor und Team hinter **FastAPI** entwickelt.