<img src="/img/tutorial/extending-openapi/image03.png">

## Das Theme ändern { #change-the-theme }

Auf die gleiche Weise könnten Sie das Theme der Syntaxhervorhebung mit dem Schlüssel `"syntaxHighlight.theme"` festlegen (beachten Sie, dass er einen Punkt in der Mitte hat):

{* ../../docs_src/configure_swagger_ui/tutorial002_py310.py hl[3] *}

Obige Konfiguration würde das Theme für die Farbe der Syntaxhervorhebung ändern:

Erstellen Sie Metadaten für Ihre Tags und übergeben Sie diese an den Parameter `openapi_tags`:

{* ../../docs_src/metadata/tutorial004_py310.py hl[3:16,18] *}

Beachten Sie, dass Sie Markdown innerhalb der Beschreibungen verwenden können. Zum Beispiel wird „login“ in Fettschrift (**login**) und „fancy“ in Kursivschrift (_fancy_) angezeigt.

/// tip | Tipp

Linux-Container werden mit demselben Linux-Kernel des Hosts (Maschine, virtuellen Maschine, Cloud-Servers, usw.) ausgeführt. Das bedeutet einfach, dass sie sehr leichtgewichtig sind (im Vergleich zu vollständigen virtuellen Maschinen, die ein gesamtes Betriebssystem emulieren).

## Der normale Vorgang { #the-normal-process }

Der normale (Standard-)Prozess ist wie folgt.

Eine `FastAPI`-Anwendung (Instanz) verfügt über eine `.openapi()`-Methode, von der erwartet wird, dass sie das OpenAPI-Schema zurückgibt.

Als Teil der Erstellung des Anwendungsobjekts wird eine *Pfadoperation* für `/openapi.json` (oder welcher Wert für den Parameter `openapi_url` gesetzt wurde) registriert.

Sie können in einer `pyproject.toml`-Datei konfigurieren, wo sich Ihre App befindet, z. B.:

```toml
[tool.fastapi]
entrypoint = "main:app"
```

Dieser `entrypoint` teilt dem `fastapi`-Befehl mit, dass er die App folgendermaßen importieren soll:

```python
from main import app
```

Wenn Ihr Code so strukturiert wäre:

```
.
├── backend
│   ├── main.py
│   ├── __init__.py
```

Die Absicht war, Ressourcen nicht länger als nötig zu halten, während darauf gewartet wird, dass die Response durchs Netzwerk reist.

Diese Änderung bedeutete auch, dass bei Rückgabe einer `StreamingResponse` der Exit-Code der Abhängigkeit mit `yield` bereits ausgeführt worden wäre.

///

### Nicht-async-*Pfadoperation-Funktionen* { #non-async-path-operation-functions }

Sie können auch normale `def`-Funktionen (ohne `async`) verwenden und `yield` genauso einsetzen.

FastAPI stellt sicher, dass sie korrekt ausgeführt wird, sodass sie die Event Loop nicht blockiert.

Da die Funktion in diesem Fall nicht async ist, wäre der passende Rückgabetyp `Iterable[Item]`:

Es gibt Werkzeuge zur einfachen Konfiguration, die Sie direkt in Ihrer **FastAPI**-Anwendung verwenden können (bereitgestellt von Starlette).

## Abhängigkeiten installieren { #install-dependencies }

Stellen Sie sicher, dass Sie eine [virtuelle Umgebung](../virtual-environments.md) erstellen, sie aktivieren und `jinja2` installieren:

<div class="termy">

```console
$ pip install jinja2

---> 100%
```

</div>

		}
		return subdir, true, nil
	}

	for _, p := range filepath.SplitList(build.Default.GOPATH) {
		pabs, err := filepath.EvalSymlinks(p)
		if err != nil {
			return "", false, err
		}
		if !strings.HasPrefix(cwd, pabs) {
			continue
		}
		subdir, err := filepath.Rel(pabs, cwd)
		if err == nil {
			return subdir, false, nil
		}
	}
	return "", false, fmt.Errorf(

* Datendokumentation, usw.

Das funktioniert genauso wie mit Pydantic-Modellen. Und tatsächlich wird es unter der Haube mittels Pydantic auf die gleiche Weise bewerkstelligt.

/// info | Info

Bedenken Sie, dass Datenklassen nicht alles können, was Pydantic-Modelle können.

Daher müssen Sie möglicherweise weiterhin Pydantic-Modelle verwenden.