**FastAPI** bietet dieselben `starlette.responses` auch via `fastapi.responses` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Die meisten verfügbaren Responses kommen aber direkt von Starlette.

Und da die `Response` häufig zum Setzen von Headern und Cookies verwendet wird, stellt **FastAPI** diese auch unter `fastapi.Response` bereit.

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## Benutzerdefinierte Header

/// note | "Technische Details"

Sie können auch `from starlette.requests import Request` verwenden.

**FastAPI** stellt es direkt zur Verfügung, als Komfort für Sie, den Entwickler. Es kommt aber direkt von Starlette.

# Tutorial – Benutzerhandbuch

Dieses Tutorial zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie **FastAPI** und die meisten seiner Funktionen verwenden können.

Jeder Abschnitt baut schrittweise auf den vorhergehenden auf. Diese Abschnitte sind aber nach einzelnen Themen gegliedert, sodass Sie direkt zu einem bestimmten Thema übergehen können, um Ihre speziellen API-Anforderungen zu lösen.

Außerdem dienen diese als zukünftige Referenz.

Sie können auch `from starlette.templating import Jinja2Templates` verwenden.

**FastAPI** bietet dasselbe `starlette.templating` auch via `fastapi.templating` an, als Annehmlichkeit für Sie, den Entwickler. Es kommt aber direkt von Starlette. Das Gleiche gilt für `Request` und `StaticFiles`.

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## Templates erstellen

Dann können Sie unter `templates/item.html` ein Template erstellen, mit z. B. folgendem Inhalt:

Swagger UI erledigt das hinter den Kulissen für Sie, benötigt aber diesen „Umleitungs“-Helfer.

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### Eine *Pfadoperation* erstellen, um es zu testen

Um nun testen zu können, ob alles funktioniert, erstellen Sie eine *Pfadoperation*:

```Python hl_lines="36-38"

/// tip | "Tipp"

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

///

```Python hl_lines="11"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
```

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Aber dann haben wir ein `dict` im Parameter `commons` der *Pfadoperation-Funktion*.

# Zusätzliche Datentypen

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.

### Kompakt

Es gibt für alles sensible **Defaultwerte**, mit optionaler Konfiguration überall. Alle Parameter können feinjustiert werden, damit sie tun, was Sie benötigen, und die API definieren, die Sie brauchen.

Aber standardmäßig **„funktioniert einfach alles“**.

### Validierung

* Validierung für die meisten (oder alle?) Python-**Datentypen**, hierzu gehören:
    * JSON Objekte (`dict`).

Der `TestClient` macht unter der Haube magisches, um die asynchrone FastAPI-Anwendung in Ihren normalen `def`-Testfunktionen, mithilfe von Standard-Pytest aufzurufen. Aber diese Magie funktioniert nicht mehr, wenn wir sie in asynchronen Funktionen verwenden. Durch die asynchrone Ausführung unserer Tests können wir den `TestClient` nicht mehr in unseren Testfunktionen verwenden.

# Verwendung von Datenklassen

FastAPI basiert auf **Pydantic** und ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie Pydantic-Modelle verwenden können, um Requests und Responses zu deklarieren.

Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von <a href="https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html" class="external-link" target="_blank">`dataclasses`</a>:

```Python hl_lines="1  7-12  19-20"
{!../../docs_src/dataclasses/tutorial001.py!}
```