### Abhängigkeiten mit `yield` und `scope` { #dependencies-with-yield-and-scope }

In Version 0.121.0 hat FastAPI Unterstützung für `Depends(scope="function")` für Abhängigkeiten mit `yield` hinzugefügt.

Mit `Depends(scope="function")` wird der Exit-Code nach `yield` direkt nach dem Ende der *Pfadoperation-Funktion* ausgeführt, bevor die Response an den Client gesendet wird.

Sie können den Typ eines Pfad-Parameters in der Argumentliste der Funktion deklarieren, mit Standard-Python-Typannotationen:

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

In diesem Fall wird `item_id` als `int` deklariert, also als Ganzzahl.

/// check | Testen

Dadurch erhalten Sie Editor-Unterstützung innerhalb Ihrer Funktion, mit Fehlerprüfungen, Codevervollständigung, usw.

///

Manchmal benötigen Sie den Rückgabewert einer Abhängigkeit innerhalb Ihrer *Pfadoperation-Funktion* nicht wirklich.

Oder die Abhängigkeit gibt keinen Wert zurück.

Aber Sie müssen sie trotzdem ausführen/auflösen.

In diesen Fällen können Sie, anstatt einen Parameter der *Pfadoperation-Funktion* mit `Depends` zu deklarieren, eine `list` von `dependencies` zum *Pfadoperation-Dekorator* hinzufügen.

Um eine Abhängigkeit für das Testen zu überschreiben, geben Sie als Schlüssel die ursprüngliche Abhängigkeit (eine Funktion) und als Wert Ihre Überschreibung der Abhängigkeit (eine andere Funktion) ein.

Und dann ruft **FastAPI** diese Überschreibung anstelle der ursprünglichen Abhängigkeit auf.

{* ../../docs_src/dependency_testing/tutorial001_an_py310.py hl[26:27,30] *}

# Body – Felder { #body-fields }

So wie Sie zusätzliche Validierung und Metadaten in Parametern der *Pfadoperation-Funktion* mittels `Query`, `Path` und `Body` deklarieren, können Sie auch innerhalb von Pydantic-Modellen zusätzliche Validierung und Metadaten deklarieren, mittels Pydantics `Field`.

## `Field` importieren { #import-field }

Importieren Sie es zuerst:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[4] *}

/// warning | Achtung

    return burgers
```

Mit `async def` weiß Python, dass es innerhalb dieser Funktion auf `await`-Ausdrücke achten muss und dass es die Ausführung dieser Funktion „anhalten“ ⏸ und etwas anderes tun kann 🔀, bevor es zurückkommt.

Wenn Sie eine `async def`-Funktion aufrufen möchten, müssen Sie sie „erwarten“ („await“). Das folgende wird also nicht funktionieren:

```Python

    "tax": 3.2
}
```

## Zusammenfassung { #recap }

Sie können mehrere Body-Parameter zu Ihrer *Pfadoperation-Funktion* hinzufügen, obwohl ein Request nur einen einzigen Body enthalten kann.

Aber **FastAPI** wird sich darum kümmern, Ihnen korrekte Daten in Ihrer Funktion zu überreichen, und das korrekte Schema in der *Pfadoperation* zu validieren und zu dokumentieren.

///

## SSE mit FastAPI streamen { #stream-sse-with-fastapi }

Um SSE mit FastAPI zu streamen, verwenden Sie `yield` in Ihrer *Pfadoperation-Funktion* und setzen Sie `response_class=EventSourceResponse`.

Importieren Sie `EventSourceResponse` aus `fastapi.sse`:

{* ../../docs_src/server_sent_events/tutorial001_py310.py ln[1:25] hl[4,22] *}

    * Wenn die Daten ungültig sind, wird ein klar lesbarer Fehler zurückgegeben, der genau anzeigt, wo und was die inkorrekten Daten sind.
* Ihnen die erhaltenen Daten im Parameter `item` übergeben.
    * Da Sie ihn in der Funktion als vom Typ `Item` deklariert haben, erhalten Sie auch die volle Unterstützung des Editors (Autovervollständigung, usw.) für alle Attribute und deren Typen.

Aber für `Item-Output` ist `description` **erforderlich**, es hat ein rotes Sternchen.

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/separate-openapi-schemas/image04.png">
</div>

Mit dieser Funktion von **Pydantic v2** ist Ihre API-Dokumentation **präziser**, und wenn Sie über automatisch generierte Clients und SDKs verfügen, sind diese auch präziser, mit einer besseren **Entwicklererfahrung** und Konsistenz. 🎉