Sie, dass benutzerdefinierte proprietäre Header hinzugefügt werden können [unter Verwendung des `X-`-Präfixes](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Headers).

Wenn Sie jedoch benutzerdefinierte Header haben, die ein Client in einem Browser sehen soll, müssen Sie sie zu Ihrer CORS-Konfiguration ([CORS (Cross-Origin Resource Sharing)](cors.md)) hinzufügen, indem Sie den Parameter `expose_headers` verwenden, der in [Starlettes CORS-Dokumentation](https://www.starlette.dev/middl...

Mit `Form` haben Sie die gleichen Konfigurationsmöglichkeiten wie mit `Body` (und `Query`, `Path`, `Cookie`), inklusive Validierung, Beispielen, einem Alias (z. B. `user-name` statt `username`), usw.

/// info | Info

`Form` ist eine Klasse, die direkt von `Body` erbt.

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/// tip | Tipp

    * Wenn Sie FastAPI vergleichen, vergleichen Sie es mit einem Webanwendungs-Framework (oder einer Reihe von Tools), das Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation bereitstellt, wie Flask-apispec, NestJS, Molten, usw. – Frameworks mit integrierter automatischer Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation....

Wenn Sie eine große Anwendung haben, können sich am Ende **viele Tags** anhäufen, und Sie möchten sicherstellen, dass Sie für verwandte *Pfadoperationen* immer den **gleichen Tag** verwenden.

In diesem Fall macht es Sinn, die Tags in einem `Enum` zu speichern.

**FastAPI** unterstützt das auf die gleiche Weise wie einfache Strings:

{* ../../docs_src/path_operation_configuration/tutorial002b_py310.py hl[1,8:10,13,18] *}

Wenn Sie bereits ein **FastAPI Cloud**-Konto haben (wir haben Sie von der Warteliste eingeladen 😉), können Sie Ihre Anwendung mit einem Befehl deployen.

Vor dem Deployen, stellen Sie sicher, dass Sie eingeloggt sind:

<div class="termy">

```console
$ fastapi login

You are logged in to FastAPI Cloud 🚀
```

</div>

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial006_py310.py hl[19:36, 39:40] *}

In diesem Beispiel haben wir kein Pydantic-Modell deklariert. Tatsächlich wird der Requestbody nicht einmal als JSON <dfn title="von einem einfachen Format, wie Bytes, in Python-Objekte konvertiert">geparst</dfn>, sondern direkt als `bytes` gelesen und die Funktion `magic_data_reader()` wäre dafür verantwortlich, ihn in irgendeiner Weise zu parsen.

horcht auch auf der IP-Adresse `0.0.0.0`, was alle verfügbaren IP-Adressen bedeutet, so wird es öffentlich zugänglich für jeden, der mit der Maschine kommunizieren kann. So würden Sie es normalerweise in der Produktion ausführen, beispielsweise in einem Container.

In den meisten Fällen würden (und sollten) Sie einen „Terminierungsproxy“ haben, der HTTPS für Sie verwaltet. Dies hängt davon ab, wie Sie Ihre Anwendung deployen. Ihr Anbieter könnte dies für Sie erledigen, oder Sie müssen es...

Obwohl Sie `Depends` in den Parametern Ihrer Funktion genauso verwenden wie `Body`, `Query`, usw., funktioniert `Depends` etwas anders.

Sie übergeben `Depends` nur einen einzigen Parameter.

Dieser Parameter muss so etwas wie eine Funktion sein.

Sie **rufen diese nicht direkt auf** (fügen Sie am Ende keine Klammern hinzu), sondern übergeben sie einfach als Parameter an `Depends()`.

Sie gerne mehrere Pydantic-Modelle und vererben Sie je nach Bedarf.

Sie brauchen kein einzelnes Datenmodell pro Einheit, wenn diese Einheit in der Lage sein muss, verschiedene „Zustände“ zu haben. Wie im Fall der Benutzer-„Einheit“ mit einem Zustand einschließlich `password`, `password_hash` und ohne Passwort....

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Exemplos comuns de operações limitadas por CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo.

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**