Sie können [Markdown](https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown) im Docstring schreiben, es wird korrekt interpretiert und angezeigt (unter Berücksichtigung der Einrückung des Docstring).

Aber FastAPI unterstützt auf die gleiche Weise auch die Verwendung von [`dataclasses`](https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html):

{* ../../docs_src/dataclasses_/tutorial001_py310.py hl[1,6:11,18:19] *}

///

Beachten Sie, dass Sie bei Webhooks tatsächlich keinen *Pfad* (wie `/items/`) deklarieren, der Text, den Sie dort übergeben, ist lediglich eine **Kennzeichnung** des Webhooks (der Name des Events). Zum Beispiel ist in `@app.webhooks.post("new-subscription")` der Webhook-Name `new-subscription`.

Die Verwendung von `BackgroundTasks` funktioniert auch mit dem <abbr title="Einbringen von Abhängigkeiten">Dependency Injection</abbr> System. Sie können einen Parameter vom Typ `BackgroundTasks` auf mehreren Ebenen deklarieren: in einer *Pfadoperation-Funktion*, in einer Abhängigkeit (Dependable), in einer Unterabhängigkeit usw.

In diesem Fall müsste die Liste `http://localhost:8080` enthalten, damit das `:8080`-Frontend korrekt funktioniert.

## Wildcards { #wildcards }

Es ist auch möglich, die Liste als `"*"` (ein „Wildcard“) zu deklarieren, um anzuzeigen, dass alle erlaubt sind.

---> 100%
```

</div>

## `Jinja2Templates` verwenden { #using-jinja2templates }

* Importieren Sie `Jinja2Templates`.
* Erstellen Sie ein `templates`-Objekt, das Sie später wiederverwenden können.
* Deklarieren Sie einen `<abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Request</abbr>`-Parameter in der *Pfadoperation*, welcher ein Template zurückgibt.

Wenn Sie Bibliotheken von Dritten verwenden, die mit `await` aufgerufen werden müssen, wie zum Beispiel:

```Python
results = await some_library()
```

Dann deklarieren Sie Ihre *Pfadoperation-Funktionen* mit `async def`, wie in:

```Python hl_lines="2"
@app.get('/')
async def read_results():
    results = await some_library()
    return results
```

/// note | Hinweis

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

Sie schreiben Standard-Python mit Typen:

```Python
from datetime import date

from pydantic import BaseModel

# Deklarieren Sie eine Variable als ein str
# und bekommen Sie Editor-Unterstützung innerhalb der Funktion
def main(user_id: str):
    return user_id


# Ein Pydantic-Modell
class User(BaseModel):
    id: int

### `scope` für Unterabhängigkeiten { #scope-for-sub-dependencies }

Wenn Sie eine Abhängigkeit mit `scope="request"` (dem Default) deklarieren, muss jede Unterabhängigkeit ebenfalls einen `scope` von `"request"` haben.

Eine Abhängigkeit mit `scope` von `"function"` kann jedoch Abhängigkeiten mit `scope` von `"function"` und `scope` von `"request"` haben.