Dennoch kann es sein, dass Sie einen ganz bestimmten Anwendungsfall haben, bei dem Sie die API-Dokumentation für eine bestimmte Umgebung (z. B. für die Produktion) oder abhängig von Konfigurationen aus Umgebungsvariablen wirklich deaktivieren müssen.

## Bedingte OpenAPI aus Einstellungen und Umgebungsvariablen

Sie können problemlos dieselben Pydantic-Einstellungen verwenden, um Ihre generierte OpenAPI und die Dokumentationsoberflächen zu konfigurieren.

### Einrichten von OpenSearch-Plugins

Führen Sie antrun:run aus, um Plugins in das Plugins-Verzeichnis herunterzuladen:

    $ mvn antrun:run

### Fess ausführen

Führen Sie `org.codelibs.fess.FessBoot` in Ihrer IDE aus oder debuggen Sie es und greifen Sie dann auf http://localhost:8080/ zu.

### Paket erstellen

Führen Sie das `package`-Ziel aus, und dann wird die Release-Datei im Verzeichnis target/releases erstellt.

Um eine *Pfadoperation* aus dem generierten OpenAPI-Schema (und damit aus den automatischen Dokumentationssystemen) auszuschließen, verwenden Sie den Parameter `include_in_schema` und setzen Sie ihn auf `False`:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial003.py hl[6] *}

## Fortgeschrittene Beschreibung mittels Docstring

Sie können einen „Closing“-Code verwenden, aus den <a href="https://tools.ietf.org/html/rfc6455#section-7.4.1" class="external-link" target="_blank">gültigen Codes, die in der Spezifikation definiert sind</a>.

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### WebSockets mit Abhängigkeiten ausprobieren

Wenn Ihre Datei `main.py` heißt, führen Sie Ihre Anwendung mit Folgendem aus:

<div class="termy">

```console

**FastAPI** behält die zusätzlichen Informationen aus `responses` und kombiniert sie mit dem JSON-Schema aus Ihrem Modell.

Sie können beispielsweise eine Response mit dem Statuscode `404` deklarieren, die ein Pydantic-Modell verwendet und über eine benutzerdefinierte Beschreibung (`description`) verfügt.

<div class="termy">

```console
$ pip install pytest

---> 100%
```

</div>

Es erkennt die Dateien und Tests automatisch, führt sie aus und berichtet Ihnen die Ergebnisse.

Führen Sie die Tests aus, mit:

<div class="termy">

```console
$ pytest

================ test session starts ================

Wenn ein **Container** gestartet wird, führt er diesen Befehl/dieses Programm aus (Sie können ihn jedoch überschreiben und einen anderen Befehl/ein anderes Programm ausführen lassen).

Ein Container läuft, solange der **Hauptprozess** (Befehl oder Programm) läuft.

Ein Container hat normalerweise einen **einzelnen Prozess**, aber es ist auch möglich, Unterprozesse vom Hauptprozess aus zu starten, und auf diese Weise haben Sie **mehrere Prozesse** im selben Container.

In diesem Fall wird sie im Pfad `/subapi` gemountet:

{* ../../docs_src/sub_applications/tutorial001.py hl[11,19] *}

### Es in der automatischen API-Dokumentation betrachten

Führen Sie nun `uvicorn` mit der Hauptanwendung aus. Wenn Ihre Datei `main.py` lautet, wäre das:

<div class="termy">

```console
$ uvicorn main:app --reload

<span style="color: green;">INFO</span>:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)

# Klassen als Abhängigkeiten

Bevor wir tiefer in das **Dependency Injection** System eintauchen, lassen Sie uns das vorherige Beispiel verbessern.

## Ein `dict` aus dem vorherigen Beispiel

Im vorherigen Beispiel haben wir ein `dict` von unserer Abhängigkeit („Dependable“) zurückgegeben:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

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

    * **Einfach**: Einfach zu bedienen und zu erlernen. Weniger Zeit für das Lesen von Dokumentationen.
    * **Kurz**: Codeverdoppelung minimieren. Mehrere Funktionalitäten aus jeder Parameterdeklaration.
    * **Robust**: Erhalten Sie produktionsbereiten Code. Mit automatischer, interaktiver Dokumentation.