* Headern.
* Cookies.
* usw.

Und indem Sie das tun, validiert **FastAPI** diese Daten, konvertiert sie und generiert automatisch Dokumentation für Ihre API.

Es gibt jedoch Situationen, in denen Sie möglicherweise direkt auf das `Request`-Objekt zugreifen müssen.

## Details zum `Request`-Objekt { #details-about-the-request-object }

**FastAPI** provides the same `starlette.responses` as `fastapi.responses` just as a convenience for you, the developer. But most of the available responses come directly from Starlette.

And as the `Response` can be used frequently to set headers and cookies, **FastAPI** also provides it at `fastapi.Response`.

///

## Custom Headers { #custom-headers }

# 表单模型

您可以使用 **Pydantic 模型**在 FastAPI 中声明**表单字段**。

/// info

要使用表单，需预先安装 <a href="https://github.com/Kludex/python-multipart" class="external-link" target="_blank">`python-multipart`</a> 。

确保您创建、激活一个[虚拟环境](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}后再安装。

```console
$ pip install python-multipart
```

///

/// note

自 FastAPI 版本 `0.113.0` 起支持此功能。🤓

///

## 表单的 Pydantic 模型

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, HttpUrl

app = FastAPI()


class Image(BaseModel):
    url: HttpUrl
    name: str


@app.post("/images/multiple/")
async def create_multiple_images(images: list[Image]):

Verwenden Sie diese, um eine Funktion zu dekorieren, die ein einziges `yield` hat.

Das ist es auch, was **FastAPI** intern für Abhängigkeiten mit `yield` verwendet.

Aber Sie müssen die Dekoratoren nicht für FastAPI-Abhängigkeiten verwenden (und das sollten Sie auch nicht).

FastAPI erledigt das intern für Sie.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float


class ResponseMessage(BaseModel):
    message: str


class User(BaseModel):
    username: str
    email: str


@app.post("/items/", response_model=ResponseMessage, tags=["items"])
async def create_item(item: Item):
    return {"message": "Item received"}

from fastapi import FastAPI, Query

app = FastAPI()


@app.get("/items/")
async def read_items(q: str = Query(min_length=3)):
    results = {"items": [{"item_id": "Foo"}, {"item_id": "Bar"}]}
    if q:
        results.update({"q": q})

# Plantillas { #templates }

Puedes usar cualquier motor de plantillas que desees con **FastAPI**.

Una elección común es Jinja2, el mismo que usa Flask y otras herramientas.

Hay utilidades para configurarlo fácilmente que puedes usar directamente en tu aplicación de **FastAPI** (proporcionadas por Starlette).

## Instala dependencias { #install-dependencies }

from contextlib import asynccontextmanager

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient

items = {}


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    items["foo"] = {"name": "Fighters"}
    items["bar"] = {"name": "Tenders"}
    yield
    # clean up items
    items.clear()


app = FastAPI(lifespan=lifespan)


@app.get("/items/{item_id}")
async def read_items(item_id: str):

from fastapi import FastAPI
from fastapi.testclient import TestClient

app = FastAPI()


@app.get("/a/{id}")
async def a(id):
    pass  # pragma: no cover


client = TestClient(app)


def test_openapi_schema():
    response = client.get("/openapi.json")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {
        "openapi": "3.1.0",
        "info": {"title": "FastAPI", "version": "0.1.0"},