Sie würden dies wahrscheinlich nur einmal tun, beim ersten Mal, wenn Sie alles einrichten.

!!! tip "Tipp"
    Dieser Domainnamen-Aspekt liegt weit vor HTTPS, aber da alles von der Domain und der IP-Adresse abhängt, lohnt es sich, das hier zu erwähnen.

### DNS

Konzentrieren wir uns nun auf alle tatsächlichen HTTPS-Aspekte.

```

!!! note
    Dans ce cas-là, **FastAPI** ne vérifiera pas le contenu de la liste.

    Par exemple, `List[int]` vérifiera (et documentera) que la liste est bien entièrement composée d'entiers. Alors qu'un simple `list` ne ferait pas cette vérification.

## Déclarer des métadonnées supplémentaires

On peut aussi ajouter plus d'informations sur le paramètre.

## Verschachtelte Modelle

Jedes Attribut eines Pydantic-Modells hat einen Typ.

Aber dieser Typ kann selbst ein anderes Pydantic-Modell sein.

Sie können also tief verschachtelte JSON-„Objekte“ deklarieren, mit spezifischen Attributnamen, -typen, und -validierungen.

Alles das beliebig tief verschachtelt.

### Ein Kindmodell definieren

Wir können zum Beispiel ein `Image`-Modell definieren.

Per un esempio più completo che mostra più funzionalità del framework, consulta <a href="https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/">Tutorial - Guida Utente</a>.

**Spoiler alert**: il tutorial - Guida Utente include:

* Dichiarazione di **parameters** da altri posti diversi come: **headers**, **cookies**, **form fields** e **files**.

    pr = repo.get_pull(github_event.pull_request.number)
    label_strs = {label.name for label in pr.get_labels()}
    langs = []
    for label in label_strs:
        if label.startswith("lang-") and not label == lang_all_label:
            langs.append(label[5:])
    logging.info(f"PR #{pr.number} has labels: {label_strs}")
    if not langs or lang_all_label not in label_strs:

class LabelNode(BaseModel):
    name: str


class Labels(BaseModel):
    nodes: List[LabelNode]


class ReviewNode(BaseModel):
    author: Union[Author, None] = None
    state: str


class Reviews(BaseModel):
    nodes: List[ReviewNode]


class PullRequestNode(BaseModel):
    number: int
    labels: Labels
    author: Union[Author, None] = None
    title: str

Si vous utilisez des bibliothèques tierces qui nécessitent d'être appelées avec `await`, telles que :

```Python
results = await some_library()
```
Alors, déclarez vos *fonctions de chemins* avec `async def` comme ceci :

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

!!! note

    ```Python hl_lines="15  20"
    {!> ../../../docs_src/dependencies/tutorial001.py!}
    ```

Obwohl Sie `Depends` in den Parametern Ihrer Funktion genauso verwenden wie `Body`, `Query`, usw., funktioniert `Depends` etwas anders.

Sie übergeben `Depends` nur einen einzigen Parameter.

Dieser Parameter muss so etwas wie eine Funktion sein.

Se você precisar fazer isso, edite o `mkdocs.yml` para sua nova linguagem, teremos algo como:

```YAML hl_lines="5"
site_name: FastAPI
# Mais coisas
theme:
  # Mais coisas
  language: xx
```

Altere essa linguagem de `xx` (do seu código de linguagem) para `en`.

Então você poderá iniciar novamente o _servidor ao vivo_.

#### Pré-visualize o resultado

Darum müssen wir es in diesem Fall im `response_model`-Parameter deklarieren.

... aber lesen Sie weiter, um zu sehen, wie man das anders lösen kann.

## Rückgabewert und Datenfilterung

Führen wir unser vorheriges Beispiel fort. Wir wollten **die Funktion mit einem Typ annotieren**, aber etwas zurückgeben, das **weniger Daten** enthält.