Standardmäßig werden diese Dateien von einem <abbr title="Content Delivery Network – Inhalte-Auslieferungs-Netzwerk: Ein Dienst, der normalerweise aus mehreren Servern besteht und statische Dateien wie JavaScript und CSS bereitstellt. Er wird normalerweise verwendet, um diese Dateien von einem Server bereitzustellen, der näher am Client liegt, wodurch die Leistung verbessert wird.">CDN</abbr> bereitgestellt.

{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
```

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Obwohl Sie `Depends` in den Parametern Ihrer Funktion genauso verwenden wie `Body`, `Query`, usw., funktioniert `Depends` etwas anders.

Sie übergeben `Depends` nur einen einzigen Parameter.

Dieser Parameter muss so etwas wie eine Funktion sein.

ausgeführt werden müssen (z. B. müssen Sie Speicher, Variablen, usw. nicht gemeinsam nutzen), könnte die Verwendung anderer größerer Tools wie z. B. <a href="https://docs.celeryq.dev" class="external-link" target="_blank">Celery</a> von Vorteil sein.

Sie erfordern in der Regel komplexere Konfigurationen und einen Nachrichten-/Job-Queue-Manager wie RabbitMQ oder Redis, ermöglichen Ihnen jedoch die Ausführung von Hintergrundtasks in mehreren Prozessen und insbesondere auf mehreren Servern....

Ist relativ eng mit relationalen Datenbanken (wie MySQL oder PostgreSQL) gekoppelt, daher ist es nicht sehr einfach, eine NoSQL-Datenbank (wie Couchbase, MongoDB, Cassandra, usw.) als Hauptspeicherengine zu verwenden.

Und dann können Sie Cookies in diesem *vorübergehenden* Response-Objekt setzen.

```Python hl_lines="1  8-9"
{!../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py!}
```

Anschließend können Sie wie gewohnt jedes gewünschte Objekt zurückgeben (ein `dict`, ein Datenbankmodell, usw.).

Und wenn Sie ein `response_model` deklariert haben, wird es weiterhin zum Filtern und Konvertieren des von Ihnen zurückgegebenen Objekts verwendet.

## Anwendungsfall

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

* Schließen Sie dann einen der Tabs.

Das wird die Ausnahme `WebSocketDisconnect` auslösen und alle anderen Clients erhalten eine Nachricht wie:

```
Client #1596980209979 left the chat
```

/// tip | "Tipp"

Die obige Anwendung ist ein minimales und einfaches Beispiel, das zeigt, wie Nachrichten verarbeitet und an mehrere WebSocket-Verbindungen gesendet werden.

Sie können sie aber trotzdem wie unter [Zusätzliche Responses in OpenAPI](additional-responses.md){.internal-link target=_blank} beschrieben dokumentieren.

Aber ich zeige Ihnen als nächstes, wie Sie das verbessern können. 🤓

## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen

Sie können die Art und Weise, wie diese Operation-IDs **generiert** werden, **ändern**, um sie einfacher zu machen und **einfachere Methodennamen** in den Clients zu haben.

# Cookie-Parameter

So wie `Query`- und `Path`-Parameter können Sie auch <abbr title='Cookie – „Keks“: Mechanismus, der kurze Daten in Textform im Browser des Benutzers speichert und abfragt'>Cookie</abbr>-Parameter definieren.

## `Cookie` importieren

Importieren Sie zuerst `Cookie`:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="3"
{!> ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py!}
```

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//// tab | Python 3.9+