Wenn Sie die Funktionsnamen Ihrer API als `operationId`s verwenden möchten, können Sie über alle iterieren und die `operation_id` jeder *Pfadoperation* mit deren `APIRoute.name` überschreiben.

Sie sollten dies tun, nachdem Sie alle Ihre *Pfadoperationen* hinzugefügt haben.

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial002_py39.py hl[2, 12:21, 24] *}

Um einen **Request**body zu deklarieren, verwenden Sie <a href="https://docs.pydantic.dev/" class="external-link" target="_blank">Pydantic</a>-Modelle mit all deren Fähigkeiten und Vorzügen.

/// info | Info

Um Daten zu senden, sollten Sie eines von: `POST` (meistverwendet), `PUT`, `DELETE` oder `PATCH` verwenden.

* `skip=20`: da Sie das in der URL gesetzt haben
* `limit=10`: weil das der Defaultwert ist

## Optionale Parameter { #optional-parameters }

Auf die gleiche Weise können Sie optionale Query-Parameter deklarieren, indem Sie deren Defaultwert auf `None` setzen:

{* ../../docs_src/query_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

In diesem Fall wird der Funktionsparameter `q` optional und standardmäßig `None` sein.

/// check | Testen

Wenn Sie mit **GraphQL** arbeiten möchten oder müssen, ist <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">**Strawberry**</a> die **empfohlene** Bibliothek, da deren Design **FastAPIs** Design am nächsten kommt und alles auf **Typannotationen** basiert.

Wenn Sie für drei Server bezahlen, aber nur wenig von deren RAM und CPU nutzen, **verschwenden Sie wahrscheinlich Geld** 💸 und wahrscheinlich **Strom für den Server** 🌎, usw.

In diesem Fall könnte es besser sein, nur zwei Server zu haben und einen höheren Prozentsatz von deren Ressourcen zu nutzen (CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte, Netzwerkbandbreite, usw.).

* `www_redirect` – Wenn auf True gesetzt, werden Requests an Nicht-www-Versionen der erlaubten Hosts zu deren www-Gegenstücken umgeleitet. Der Defaultwert ist `True`.

So brauchen Sie vorher nicht zu wissen, wie die Feld-/Attributnamen lauten (wie es bei Pydantic-Modellen der Fall wäre).

Das ist nützlich, wenn Sie Schlüssel empfangen, deren Namen Sie nicht bereits kennen.

---

Ein anderer nützlicher Anwendungsfall ist, wenn Sie Schlüssel eines anderen Typs haben wollen, z. B. `int`.

Das schauen wir uns mal an.

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial002_py310.py hl[1,6:12,18] *}

Die Datenklasse wird automatisch in eine Pydantic-Datenklasse konvertiert.

Auf diese Weise wird deren Schema in der Benutzeroberfläche der API-Dokumentation angezeigt:

<img src="/img/tutorial/dataclasses/image01.png">

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Das ist es, was erlaubt, mehrere automatische interaktive Dokumentations-Oberflächen, Codegenerierung, usw. zu haben.

OpenAPI bietet die Möglichkeit, mehrere Sicherheits„systeme“ zu definieren.

Durch deren Verwendung können Sie alle diese Standards-basierten Tools nutzen, einschließlich dieser interaktiven Dokumentationssysteme.

OpenAPI definiert die folgenden Sicherheitsschemas:

---> 100%
```

</div>

////

### Installation von `requirements.txt` { #install-from-requirements-txt }

Wenn Sie eine `requirements.txt` haben, können Sie diese nun verwenden, um deren Pakete zu installieren.

//// tab | `pip`

<div class="termy">

```console
$ pip install -r requirements.txt
---> 100%
```

</div>

////

//// tab | `uv`