# Einführung in Python-Typen

Python hat Unterstützung für optionale „Typhinweise“ (Englisch: „Type Hints“). Auch „Typ Annotationen“ genannt.

Diese **„Typhinweise“** oder -Annotationen sind eine spezielle Syntax, die es erlaubt, den <abbr title="Zum Beispiel: str, int, float, bool">Typ</abbr> einer Variablen zu deklarieren.

Durch das Deklarieren von Typen für Ihre Variablen können Editoren und Tools bessere Unterstützung bieten.

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Und alle können `yield` verwenden.

In diesem Fall benötigt `dependency_c` zum Ausführen seines Exit-Codes, dass der Wert von `dependency_b` (hier `dep_b` genannt) verfügbar ist.

Und wiederum benötigt `dependency_b` den Wert von `dependency_a` (hier `dep_a` genannt) für seinen Exit-Code.

//// tab | Python 3.9+

```Python hl_lines="18-19  26-27"
{!> ../../docs_src/dependencies/tutorial008_an_py39.py!}
```

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### Basiert auf offenen Standards

* <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification" class="external-link" target="_blank"><strong>OpenAPI</strong></a> für die Erstellung von APIs, inklusive Deklarationen von <abbr title="auch genannt Endpunkte, Routen">Pfad</abbr>-<abbr title="gemeint sind HTTP-Methoden wie POST, GET, PUT, DELETE">Operationen</abbr>, Parametern, Requestbodys, Sicherheit, usw.

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Das bewirkt, dass `tags` eine Liste ist, wenngleich es nichts über den Typ der Elemente der Liste aussagt.

## Listen mit Typ-Parametern als Felder

Aber Python erlaubt es, Listen mit inneren Typen, auch „Typ-Parameter“ genannt, zu deklarieren.

### `List` von `typing` importieren

In Python 3.9 oder darüber können Sie einfach `list` verwenden, um diese Typannotationen zu deklarieren, wie wir unten sehen werden. 💡

### OpenAPI-spezifische `examples`

Schon bevor **JSON Schema** `examples` unterstützte, unterstützte OpenAPI ein anderes Feld, das auch `examples` genannt wurde.

Diese **OpenAPI-spezifischen** `examples` finden sich in einem anderen Abschnitt der OpenAPI-Spezifikation. Sie sind **Details für jede *Pfadoperation***, nicht für jedes JSON-Schema.

Diese Praxis ist so weit verbreitet, dass sie einen Namen hat. Diese Umgebungsvariablen werden üblicherweise in einer Datei `.env` abgelegt und die Datei wird „dotenv“ genannt.

/// tip | "Tipp"

Eine Datei, die mit einem Punkt (`.`) beginnt, ist eine versteckte Datei in Unix-ähnlichen Systemen wie Linux und macOS.

Die, wenn sie aufgerufen werden, Instanzen der Klassen mit demselben Namen zurückgeben.

Sie importieren also `Query`, welches eine Funktion ist. Aber wenn Sie es aufrufen, gibt es eine Instanz der Klasse zurück, die auch `Query` genannt wird.

Diese Funktionen existieren (statt die Klassen direkt zu verwenden), damit Ihr Editor keine Fehlermeldungen über ihre Typen ausgibt.

 * den Pfad `/`
 * unter der Verwendung der <abbr title="eine HTTP GET Methode"><code>get</code>-Operation</abbr> gehen

/// info | "`@decorator` Information"

Diese `@something`-Syntax wird in Python „Dekorator“ genannt.

Sie platzieren ihn über einer Funktion. Wie ein hübscher, dekorativer Hut (daher kommt wohl der Begriff).

Ein „Dekorator“ nimmt die darunter stehende Funktion und macht etwas damit.

```Python hl_lines="10"
{!> ../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial003.py!}
```

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## Reguläre Ausdrücke hinzufügen

Sie können einen <abbr title="Ein regulärer Ausdruck, auch regex oder regexp genannt, ist eine Zeichensequenz, die ein Suchmuster für Strings definiert.">Regulären Ausdruck</abbr> `pattern` definieren, mit dem der Parameter übereinstimmen muss:

//// tab | Python 3.10+

```Python hl_lines="11"

Ein besonderer Vorteil, der nicht unbedingt offensichtlich ist, besteht darin, dass Sie für Ihre API **Clients generieren** können (manchmal auch <abbr title="Software Development Kits">**SDKs**</abbr> genannt), für viele verschiedene **Programmiersprachen**.

## OpenAPI-Client-Generatoren

Es gibt viele Tools zum Generieren von Clients aus **OpenAPI**.