<img src="/img/tutorial/body/image04.png">

Das ist nicht zufällig so, das ganze Framework wurde um dieses Design herum aufgebaut.

Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, vor der Implementierung, um sicherzustellen, dass es mit jedem Editor funktioniert.

Es gab sogar ein paar Änderungen an Pydantic selbst, um das zu unterstützen.

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

## Uma instância "chamável"

Em Python existe uma maneira de fazer com que uma instância de uma classe seja um "chamável".

Não propriamente a classe (que já é um chamável), mas a instância desta classe.

Para fazer isso, nós declaramos o método `__call__`:

Außerdem dienen diese als zukünftige Referenz.

Dadurch können Sie jederzeit  zurückkommen und sehen genau das, was Sie benötigen.

## Den Code ausführen

Alle Codeblöcke können kopiert und direkt verwendet werden (da es sich um getestete Python-Dateien handelt).

Sie können auch `File()` zusammen mit `UploadFile` verwenden, um zum Beispiel zusätzliche Metadaten zu setzen:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial001_03_an_py39.py hl[9,15] *}

## Mehrere Datei-Uploads

Es ist auch möglich, mehrere Dateien gleichzeitig hochzuladen.

Diese werden demselben Formularfeld zugeordnet, welches mit den Formulardaten gesendet wird.

Se você precisar ter duas aplicações FastAPI independentes, cada uma com seu próprio OpenAPI e suas próprias interfaces de documentação, você pode ter um aplicativo principal e "montar" uma (ou mais) sub-aplicações.

## Montando uma aplicação **FastAPI**

"Montar" significa adicionar uma aplicação completamente "independente" em um caminho específico, que então se encarrega de lidar com tudo sob esse caminho, com as operações de rota declaradas nessa sub-aplicação.

In Python 3.9 oder darüber können Sie einfach `list` verwenden, um diese Typannotationen zu deklarieren, wie wir unten sehen werden. 💡

In Python-Versionen vor 3.9 (3.6 und darüber), müssen Sie zuerst `List` von Pythons Standardmodul `typing` importieren.

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}

### Eine `list`e mit einem Typ-Parameter deklarieren

Der Parameter `response_class` wird auch verwendet, um den „Medientyp“ der Response zu definieren.

In diesem Fall wird der HTTP-Header `Content-Type` auf `application/json` gesetzt.

Und er wird als solcher in OpenAPI dokumentiert.

///

/// tip | Tipp

Die `ORJSONResponse` ist derzeit nur in FastAPI verfügbar, nicht in Starlette.

///

## HTML-Response

Aber ich zeige Ihnen als nächstes, wie Sie das verbessern können. 🤓

## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen

In diesem Fall ist dieses `__call__` das, was **FastAPI** verwendet, um nach zusätzlichen Parametern und Unterabhängigkeiten zu suchen, und das ist es auch, was später aufgerufen wird, um einen Wert an den Parameter in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* zu übergeben.

## Die Instanz parametrisieren

quando você ler sobre como estruturar aplicações maiores ([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), possivelmente com múltiplos arquivos, você irá aprender a declarar um único parâmetro `dependencies` para um conjunto de *operações de rota*....