## Codegröße { #code-size }

Dieses Beispiel mag ausführlich erscheinen. Bedenken Sie, dass wir Sicherheit, Datenmodelle, Hilfsfunktionen und *Pfadoperationen* in derselben Datei vermischen.

Aber hier ist der entscheidende Punkt.

Der Code für Sicherheit und Dependency Injection wird einmal geschrieben.

Eine SQLModel-`engine` (darunter ist es tatsächlich eine SQLAlchemy-`engine`) ist das, was die **Verbindungen** zur Datenbank hält.

Sie hätten **ein einziges `engine`-Objekt** für Ihren gesamten Code, um sich mit derselben Datenbank zu verbinden.

{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[1,23] *}

### Die Callback-*Pfadoperation* erstellen { #create-the-callback-path-operation }

Um die Callback-*Pfadoperation* zu erstellen, verwenden Sie denselben `APIRouter`, den Sie oben erstellt haben.

Sie sollte wie eine normale FastAPI-*Pfadoperation* aussehen:

* Sie sollte wahrscheinlich eine Deklaration des Bodys enthalten, die sie erhalten soll, z. B. `body: InvoiceEvent`.

# GraphQL { #graphql }

Da **FastAPI** auf dem **ASGI**-Standard basiert, ist es sehr einfach, jede **GraphQL**-Bibliothek zu integrieren, die auch mit ASGI kompatibel ist.

Sie können normale FastAPI-*Pfadoperationen* mit GraphQL in derselben Anwendung kombinieren.

/// tip | Tipp

**GraphQL** löst einige sehr spezifische Anwendungsfälle.

Es hat **Vorteile** und **Nachteile** im Vergleich zu gängigen **Web-APIs**.

berechnen.">„Cache“</abbr> und übergibt diesen gecachten Wert an alle „Dependanten“, die ihn in diesem spezifischen Request benötigen, anstatt die Abhängigkeit mehrmals für denselben Request aufzurufen.

In einem fortgeschrittenen Szenario, bei dem Sie wissen, dass die Abhängigkeit bei jedem Schritt (möglicherweise mehrmals) in demselben Request aufgerufen werden muss, anstatt den zwischengespeicherten Wert zu verwenden, können Sie den Parameter `use_cache=False` festlegen, wenn Sie `Depends` verwenden:...

Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <abbr title="Ein mehrzeiliger String (keiner Variable zugewiesen) als erster Ausdruck in einer Funktion, wird für die Dokumentation derselben verwendet">Docstring</abbr> der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.

///

/// note | Technische Details

Sie können auch `from starlette.responses import JSONResponse` verwenden.

**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. Dasselbe gilt für `status`.

///

## OpenAPI- und API-Dokumentation { #openapi-and-api-docs }

Und das Hinzufügen von Typhinweisen ändert normalerweise nichts an dem, was ohne sie passieren würde.

Aber jetzt stellen Sie sich vor, Sie sind wieder mitten in der Erstellung dieser Funktion, aber mit Typhinweisen.

An derselben Stelle versuchen Sie, die Autovervollständigung mit „Strg+Leertaste“ auszulösen, und Sie sehen:

<img src="/img/python-types/image02.png">

Und dann parsen wir in unserem Code diesen YAML-Inhalt direkt und verwenden dann wieder dasselbe Pydantic-Modell, um den YAML-Inhalt zu validieren:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py39.py hl[24:31] *}

/// tip | Tipp

Hier verwenden wir dasselbe Pydantic-Modell wieder.

Aber genauso hätten wir es auch auf andere Weise validieren können.

Dieses Beispiel ist jedoch immer noch gültig und zeigt, wie mit den internen Komponenten interagiert wird.

///

Wir können denselben Ansatz auch verwenden, um in einem Exceptionhandler auf den Requestbody zuzugreifen.

Alles, was wir tun müssen, ist, den Request innerhalb eines `try`/`except`-Blocks zu handhaben:

{* ../../docs_src/custom_request_and_route/tutorial002_an_py310.py hl[14,16] *}