Kassierer 💁 „Ich bin mit dem Burger fertig“, indem er Ihre Nummer auf dem Display über der Theke anzeigt, aber Sie springen nicht sofort wie verrückt auf, wenn das Display auf Ihre Nummer springt. Sie wissen, dass niemand Ihnen Ihre Burger wegnimmt, denn Sie haben die Nummer Ihrer Bestellung, und andere Leute haben andere Nummern.

Also warten Sie darauf, dass Ihr Schwarm ihre Geschichte zu Ende erzählt (die aktuelle Arbeit ⏯ / bearbeitete Aufgabe beendet 🤓), lächeln sanft und sagen, dass...

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-03.png" class="illustration">

Vous payez 💸.

Le serveur 💁 vous donne le numéro assigné à votre commande.

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-04.png" class="illustration">

Setzen Sie stattdessen den Defaultwert des Funktionsparameters, sonst wäre es inkonsistent.

Zum Beispiel ist das nicht erlaubt:

```Python
q: Annotated[str, Query(default="rick")] = "morty"
```

... denn es wird nicht klar, ob der Defaultwert `"rick"` oder `"morty"` sein soll.

Sie würden also (bevorzugt) schreiben:

```Python
q: Annotated[str, Query()] = "rick"
```

In älterem Code werden Sie auch finden:

OpenAPI erfordert, dass jede Operation-ID innerhalb aller *Pfadoperationen* eindeutig ist. Daher verwendet FastAPI den **Funktionsnamen**, den **Pfad** und die **HTTP-Methode/-Operation**, um diese Operation-ID zu generieren. Denn so kann sichergestellt werden, dass die Operation-IDs eindeutig sind.

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

## Benutzerdefinierte Operation-IDs und bessere Methodennamen

Und beide Modelle werden auch in der interaktiven API-Dokumentation verwendet:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Andere Rückgabetyp-Annotationen

Es kann Fälle geben, bei denen Sie etwas zurückgeben, das kein gültiges Pydantic-Feld ist, und Sie annotieren es in der Funktion nur, um Unterstützung von Tools zu erhalten (Editor, mypy, usw.).

### Eine Response direkt zurückgeben

fonctionnalités couvertes par **FastAPI** en utilisant de nombreux frameworks, plug-ins et outils différents.

Mais à un moment donné il n'y avait pas d'autre option que de créer quelque chose qui offrait toutes ces
fonctionnalités, en reprenant et en combinant de la meilleure façon possible les meilleures idées des outils

„_Wir haben zu **FastAPI** für unsere **APIs** gewechselt [...] Ich denke, es wird Ihnen gefallen [...]_“

 * Second, it is always backed by an array large enough to hold a value for every possible
 * combination of row and column keys. (This is rarely optimal unless the table is extremely dense.)
 * Finally, every possible combination of row and column keys is always considered to have a value
 * associated with it: It is not possible to "remove" a value, only to replace it with {@code null},

    *   Added `sparse_gradient` option (default=false) that makes the gradient of these functions/ops sparse (`IndexedSlices`) instead of dense (`Tensor`), using new `SparseSegmentSum/Mean/SqrtNGradV2` ops.

*   `tf.nn.embedding_lookup_sparse`

    *   Optimized this function for some cases by fusing internal operations.

*   `tf.saved_model.SaveOptions`

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