{* ../../docs_src/templates/tutorial001_py310.py hl[4,11,15:18] *}

/// note | Hinweis

### Einen TypeScript-Client mit der vorverarbeiteten OpenAPI generieren { #generate-a-typescript-client-with-the-preprocessed-openapi }

Da das Endergebnis nun in einer `openapi.json`-Datei vorliegt, müssen Sie Ihren Eingabeort aktualisieren:

```sh
npx @hey-api/openapi-ts -i ./openapi.json -o src/client
```

/// info | Info

Der wichtige Punkt ist, dass Ihre App in der Lage ist, jede Zeile der Reihe nach zu erzeugen, während der Client die vorherigen Zeilen konsumiert.

///

/// note | Technische Details

Sie müssen den Rückgabetyp für das Streamen von Binärdaten nicht wirklich annotieren.

Da FastAPI die Daten nicht mit Pydantic in JSON umzuwandeln oder sie anderweitig zu serialisieren versucht, ist die Typannotation hier nur für Ihren Editor und Tools relevant, sie wird von FastAPI nicht verwendet.

{* ../../docs_src/stream_data/tutorial001_py310.py ln[32:35] hl[33] *}

Sehen wir uns nun an, wie Sie damit eine benutzerdefinierte Response zurückgeben können.

Nehmen wir an, Sie möchten eine [XML](https://en.wikipedia.org/wiki/XML)-Response zurückgeben.

Sie könnten Ihren XML-Inhalt als String in eine `Response` einfügen und sie zurückgeben:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial002_py310.py hl[1,18] *}

## Funktionsweise eines Responsemodells { #how-a-response-model-works }

```
### Run Your Program { #run-your-program }
```

Translate with (German):

```
### Ihr Programm ausführen { #run-your-program }
```

Do NOT translate with (German):

```
### Führen Sie Ihr Programm aus { #run-your-program }
```

- Make sure that the translated part of the heading does not end with a period.

Example:

Source (English):

```

### OpenAPI-Unterstützung { #openapi-support }

OpenAPI bietet nicht die Möglichkeit, dass ein *Pfad-Parameter* seinerseits einen *Pfad* enthalten kann, das würde zu Szenarios führen, die schwierig zu testen und zu definieren sind.

Trotzdem können Sie das in **FastAPI** tun, indem Sie eines der internen Tools von Starlette verwenden.

AAA,EAAA,KACA,MAAA,eA+BE,UAhDJ,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,KAqDQ,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,YA+DM,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,aA+DM,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,IA+DM,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,aA+DM,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,aA+DM,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,IA+DM,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,aA+DM,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,aA+DM,OAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,IA+DM,QAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,aA+DM,QAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,aA+DM,QAhEN,KAAA,EAAA,EAAA,KACA,MAAA,...

<img src="/img/tutorial/body/image05.png">

/// tip | Tipp

Wenn Sie [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/) als Ihren Editor verwenden, können Sie das [Pydantic PyCharm Plugin](https://github.com/koxudaxi/pydantic-pycharm-plugin/) ausprobieren.

Es verbessert die Editor-Unterstützung für Pydantic-Modelle, mit:

* Code-Vervollständigung

///

## Mehrere Modelle { #multiple-models }

Hier ist eine allgemeine Idee, wie die Modelle mit ihren Passwortfeldern aussehen könnten und an welchen Stellen sie verwendet werden:

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial001_py310.py hl[7,9,14,20,22,27:28,31:33,38:39] *}