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

Die gleichen Modelle werden von den Requests gemeinsam genutzt, es handelt sich also nicht um ein Modell pro Request, pro Benutzer, oder ähnliches.

Um diese zu konfigurieren, übergeben Sie das Argument `swagger_ui_parameters` beim Erstellen des `FastAPI()`-App-Objekts oder an die Funktion `get_swagger_ui_html()`.

/// tip | Tipp

Beachten Sie, dass die Testfunktion jetzt `async def` ist und nicht nur `def` wie zuvor, wenn Sie den `TestClient` verwenden.

///

Dann können wir einen `AsyncClient` mit der App erstellen und mit `await` asynchrone Requests an ihn senden.

{* ../../docs_src/async_tests/app_a_py39/test_main.py hl[9:12] *}

Das ist das Äquivalent zu:

```Python
response = client.get('/')
```

# Eine Response direkt zurückgeben { #return-a-response-directly }

Wenn Sie eine **FastAPI** *Pfadoperation* erstellen, können Sie normalerweise beliebige Daten davon zurückgeben: ein `dict`, eine `list`, ein Pydantic-Modell, ein Datenbankmodell, usw.

Standardmäßig konvertiert **FastAPI** diesen Rückgabewert automatisch nach JSON, mithilfe des `jsonable_encoder`, der in [JSON-kompatibler Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank} erläutert wird.

Webhooks sind in OpenAPI 3.1.0 und höher verfügbar und werden von FastAPI `0.99.0` und höher unterstützt.

///

## Eine App mit Webhooks { #an-app-with-webhooks }

Wenn Sie eine **FastAPI**-Anwendung erstellen, gibt es ein `webhooks`-Attribut, das Sie verwenden können, um *Webhooks* zu definieren, genauso wie Sie *Pfadoperationen* definieren würden, zum Beispiel mit `@app.webhooks.post()`.

### Fess ausführen

Führen Sie `org.codelibs.fess.FessBoot` in Ihrer IDE aus oder debuggen Sie es und greifen Sie dann auf http://localhost:8080/ zu.

### Paket erstellen

Führen Sie das `package`-Ziel aus, und dann wird die Release-Datei im Verzeichnis target/releases erstellt.

    $ mvn package
    $ mvn rpm:rpm   # .rpm-Paket
    $ mvn jdeb:jdeb # .deb-Paket

### Quellcode generieren

## Datenklassen in verschachtelten Datenstrukturen { #dataclasses-in-nested-data-structures }

Sie können `dataclasses` auch mit anderen Typannotationen kombinieren, um verschachtelte Datenstrukturen zu erstellen.

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise immer noch Pydantics Version von `dataclasses` verwenden. Zum Beispiel, wenn Sie Fehler in der automatisch generierten API-Dokumentation haben.

Es handelte sich also um ein komplett zusätzliches System.

Heutzutage ist es nicht sehr populär und wird kaum verwendet.

## OpenAPI { #openapi }

OpenAPI (früher bekannt als Swagger) ist die offene Spezifikation zum Erstellen von APIs (jetzt Teil der Linux Foundation).

**FastAPI** basiert auf **OpenAPI**.

Das ist es, was erlaubt, mehrere automatische interaktive Dokumentations-Oberflächen, Codegenerierung, usw. zu haben.

Hier hinzugefügte Tests werden von allen Erstellern sprachspezifischer Prompts gesehen.

So verwenden:

* Einen sprachspezifischen Prompt haben – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.
* Eine frische Übersetzung dieses Dokuments in die gewünschte Zielsprache durchführen (siehe z. B. das Kommando `translate-page` der `translate.py`). Dadurch wird die Übersetzung unter `docs/{language code}/docs/_llm-test.md` erstellt.

## `CORSMiddleware` verwenden { #use-corsmiddleware }

Sie können das in Ihrer **FastAPI**-Anwendung mit der `CORSMiddleware` konfigurieren.

* Importieren Sie `CORSMiddleware`.
* Erstellen Sie eine Liste der erlaubten Origins (als Strings).
* Fügen Sie es als „Middleware“ zu Ihrer **FastAPI**-Anwendung hinzu.

Sie können auch angeben, ob Ihr Backend erlaubt: