### Rekapitulation zu Teil-Aktualisierungen { #partial-updates-recap }

Zusammengefasst, um Teil-Aktualisierungen vorzunehmen:

* (Optional) verwenden Sie `PATCH` statt `PUT`.
* Lesen Sie die bereits gespeicherten Daten aus.
* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).

**Kubernetes**). Auf diese Weise ist es in der Lage, die Container auf den **verfügbaren Maschinen** zu replizieren, wobei die von diesen benötigte Speichermenge und die auf den Maschinen im Cluster verfügbare Menge berücksichtigt werden.

Wenn Ihre Anwendung **einfach** ist, wird dies wahrscheinlich **kein Problem darstellen** und Sie müssen möglicherweise keine festen Speichergrenzen angeben. Wenn Sie jedoch **viel Speicher verbrauchen** (z. B. bei **Modellen für maschinelles Lernen**), sollten...

Normalerweise müssen Sie sich darum aber nicht kümmern, das geschieht automatisch, lesen Sie weiter. 🤓

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## Anwendungsfälle { #use-cases }

{* ../../docs_src/openapi_callbacks/tutorial001_py310.py hl[14:16,19:20,26:30] *}

Es gibt zwei Hauptunterschiede zu einer normalen *Pfadoperation*:

* Es muss kein tatsächlicher Code vorhanden sein, da Ihre Anwendung diesen Code niemals aufruft. Sie wird nur zur Dokumentation der *externen API* verwendet. Die Funktion könnte also einfach `pass` enthalten.

			<groupId>org.codelibs</groupId>
			<artifactId>corelib</artifactId>
			<version>${corelib.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.codelibs.fesen.client</groupId>
			<artifactId>fesen-httpclient</artifactId>
			<version>${fesen.httpclient.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.lastaflute</groupId>
			<artifactId>lasta-di</artifactId>
			<version>${lasta.di.version}</version>

///

Wir werden diesen `APIRouter` in die Hauptanwendung `FastAPI` einbinden, aber zuerst kümmern wir uns um die Abhängigkeiten und einen anderen `APIRouter`.

## Abhängigkeiten { #dependencies }

Wir sehen, dass wir einige Abhängigkeiten benötigen, die an mehreren Stellen der Anwendung verwendet werden.

Also fügen wir sie in ihr eigenes `dependencies`-Modul (`app/dependencies.py`) ein.

import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.codelibs.core.lang.StringUtil;
import org.codelibs.curl.Curl.Method;
import org.codelibs.curl.CurlRequest;
import org.codelibs.fesen.client.curl.FesenRequest;
import org.codelibs.fesen.client.node.NodeManager;
import org.codelibs.fess.mylasta.direction.FessConfig;
import org.codelibs.fess.util.ComponentUtil;
import org.codelibs.fess.util.ResourceUtil;

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

```Python
# Das funktioniert nicht, weil get_burgers definiert wurde mit: async def
burgers = get_burgers(2)
```

---

Alternativ kann `status_code` auch ein `IntEnum` erhalten, wie etwa Pythons [`http.HTTPStatus`](https://docs.python.org/3/library/http.html#http.HTTPStatus).

///

Dies wird:

* Diesen Statuscode mit der Response zurücksenden.
* Diesen im OpenAPI-Schema dokumentieren (und somit in den Benutzeroberflächen):

<img src="/img/tutorial/response-status-code/image01.png">

/// note | Hinweis

Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">„Response“</abbr>. Dann „lesen“ Sie Teile des Requests und „schreiben“ Teile der Response. Aufgrund dieses Designs ist es nicht möglich, Request-Parameter und -Bodys mit Standard-Python-Typhinweisen als Funktionsparameter zu deklarieren.

Daher müssen Datenvalidierung, Serialisierung und Dokumentation im Code und nicht automatisch erfolgen. Oder sie müssen als Framework oberhalb von Falcon implementiert werden, so wie Hug. Dieselbe Unterscheidung...